东南大学王庆获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于深度学习的林木种类和数量识别方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115761545B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211474485.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于深度学习的林木种类和数量识别方法和系统是由王庆;张欢;刘鹏飞;阳媛设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的林木种类和数量识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的林木种类和数量识别方法和系统，包括以下步骤：1对待调查的森林样地进行数据采集，获取覆盖整个样地场景的林木图像并制作训练集；2构建CBC‑YOLOV5目标检测模型，利用训练集训练构建的模型；3利用训练好的CBC‑YOLOV5目标检测模型处理相机实时采集到的林木图像，对识别的结果进一步处理，得到样地林木的种类和数量。本发明解决了目前森林资源调查过程中人工依赖性大，成本高，调查效率低，周期长，调查结果的准确性无法验证等问题，从而提高森林林木资源调查的效率和准确性，降低森林资源的调查成本。
本发明授权一种基于深度学习的林木种类和数量识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的林木种类和数量识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对待调查的森林样地进行数据采集，获取覆盖整个样地场景的林木图像并制作训练集； 2构建CBC-YOLOV5目标检测模型，利用训练集训练构建的模型；所述CBC-YOLOV5目标检测模型为YOLOV5模型的改进模型，将原有YOLOV5模型的Neck模块改为CSP-PAN模块，PAN结构用于获取多级特征图，CSP网络进行相邻特征图之间的特征连接和融合，在CSP-PAN的基础上再下采样一次，添加一个更小的特征尺度来提升大物体的检测效果；在新的Neck模块CSP-PAN模块基础上，加入坐标注意力机制模块CBAM来增强有用特征信息权重的同时抑制无效特征信息；在Neck模块和Head模块之间加入ASFF模块以正确融合不同层次的特征信息； 3利用训练好的CBC-YOLOV5目标检测模型处理相机实时采集到的林木图像，对识别的结果进一步处理，得到样地林木的种类和数量。
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