【摘 要】
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经济林作为重要森林资源,其种植面积及产品产量逐年增加.随着科学技术的不断创新与升级,经济林产品加工产业快速发展、衍伸产品日趋增多,急需智能化检测、采收与分选技术与装备.深度融合人工智能技术与经济林产品加工产业,是实现高效化、精准化、智能化发展的重要手段之一.文中综合比较了深度学习技术中不同卷积神经网络算法及模型的优缺点,综述了其在经济林产品检测与分选中的研究进展,并针对研究应用过程中存在的问题提出了进一步深入研究建议,以期为经济林产品检测与分选的智能化发展提供参考.
【机 构】
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南京林业大学机械电子工程学院,南京210037;农业农村部南京农业机械化研究所,南京210014;南京林业大学机械电子工程学院,南京210037
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经济林作为重要森林资源,其种植面积及产品产量逐年增加.随着科学技术的不断创新与升级,经济林产品加工产业快速发展、衍伸产品日趋增多,急需智能化检测、采收与分选技术与装备.深度融合人工智能技术与经济林产品加工产业,是实现高效化、精准化、智能化发展的重要手段之一.文中综合比较了深度学习技术中不同卷积神经网络算法及模型的优缺点,综述了其在经济林产品检测与分选中的研究进展,并针对研究应用过程中存在的问题提出了进一步深入研究建议,以期为经济林产品检测与分选的智能化发展提供参考.
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