李晨
近日,《木材研究》在線發(fā)表了一項(xiàng)木材計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別研究方面的標(biāo)志性成果。中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院木材工業(yè)研究所開(kāi)發(fā)了基于構(gòu)造圖像的木材識(shí)別新方法,首次實(shí)現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)提取的木材圖像特征可視化,揭示了模型提取的黃檀屬和紫檀屬木材構(gòu)造關(guān)鍵特征分別為管孔和軸向薄壁組織。
木材精準(zhǔn)識(shí)別是一個(gè)世界性科技難題。論文第一作者何拓介紹,他們利用iWood木材識(shí)別系統(tǒng)從417份木材標(biāo)本(含黃檀屬15種、紫檀屬11種)中采集了10237張橫切面精細(xì)構(gòu)造圖像。在木材圖像數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上,通過(guò)構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。針對(duì)15種黃檀屬、11種紫檀屬,以及所有26個(gè)樹(shù)種分別構(gòu)建了3種不同的木材識(shí)別深度學(xué)習(xí)模型;并通過(guò)解析標(biāo)本/圖像數(shù)量、圖像質(zhì)量及圖像塊大小對(duì)模型精度的影響機(jī)制,確定了模型最優(yōu)參數(shù)體系,完成了木材圖像識(shí)別特征的自動(dòng)化提取,實(shí)現(xiàn)了對(duì)口岸現(xiàn)場(chǎng)黃檀屬和紫檀屬等常見(jiàn)貿(mào)易瀕危珍貴木材的快速精準(zhǔn)識(shí)別。
該研究構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型,在木材“種”水平上的識(shí)別精度分別達(dá)88.4%、93.7%和99.3%。相較而言,針對(duì)相同樣本在“屬”水平的識(shí)別,國(guó)內(nèi)外木材鑒別專(zhuān)家的識(shí)別精度僅為78.2%,且無(wú)法實(shí)現(xiàn)“種”水平的識(shí)別。