一种基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法，属于计算机视觉和林业信息技术领域，包括S1：图像采集与分析：使用移动设备采集不同树种的树皮纹理图像，利用模型对输入图像进行深入分析；S2：模型框架改进：优化局部与全局特征提取，引入集成学习策略，对不同模型的预测结果进行融合；S3：模型训练与优化：采用ViT‑B‑16作为基础网络，通过预训练权重初始化模型参数；S4：输出结果：输出树种识别结果，指出输入图像所对应的树种分类；本发明专利技术利用树皮纹理的稳定性与独特性，充分发挥其在树种识别中的优势；通过算法改进，实现局部与全局特征的高效融合、降低计算复杂度，并增强模型泛化能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉和林业信息，具体涉及一种基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法。

技术介绍

1、高效的树种识别面临诸多挑战，例如树木种类繁多、表型多变以及数据采集困难等问题。传统的树种识别方法主要依赖于人工观察树木的形态特征，如叶片、冠层、枝干和花果等。然而，这些特征受季节变化影响较大，并且需要专业知识和经验。相比之下，树皮作为一种稳定、可靠且易于获取的树木特征，提供了一种更为理想的树种识别策略。

2、近年来，计算机视觉在树种识别中的应用显著增加。早期研究中通过手持设备构建数据集，并使用经典的视觉模型进行树种识别，验证了基于树皮识别的可行性。随着技术的不断进步，现有数据采集策略和识别方法得到了改良和扩展。例如，构建更大规模和多样化的数据集，加入不同的数据蒸馏和标识等技术，优化深度神经网络架构等。除单纯依靠树皮图像进行识别外，还有一些研究将树皮图像与其他遥感影像(如激光雷达和多光谱)结合以辅助识别。这些研究表明，图像识别模型能够在基于树皮的树种识别中表现出较强的适用性。

3、随着研究深入，人们发现由于不同树种间树皮纹理的复杂性本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法，其特征在于：S1中，使用移动设备采集不同树种的树皮纹理图像，包括不同树种、不同树龄和季节的样本图像，将采集到的图像数据传送至系统处理模块中。

3.根据权利要求1所述的基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法，其特征在于：S2的具体过程为：

4.根据权利要求3所述的基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法，其特征在于：S21的具体过程为：

5.根据权利要求3所述的基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法，其特征在于：s1中，使用移动设备采集不同树种的树皮纹理图像，包括不同树种、不同树龄和季节的样本图像，将采集到的图像数据传送至系统处理模块中。

3.根据权利要求1所述的基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法，其特征在于：s2的具体过程为：

4.根据权利要求3所述的基于视觉变换器和集成学习的树种识别方法，其特征在于：s21的具体过程为...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔哲霖，于季豪，耿晓凤，余桤柘，徐雁南，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：