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自动木材髓层检测器：局部方向估计和强大累积
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种基于木材环切片结构的自动化髓心检测技术，利用2D结构张量估计环的局部方向，通过优化设计的成本函数找到髓心位置。同时，通过改进基于深度学习的方法，训练了一个用于髓心检测的神经网络。方法在不同条件下的图像和树种上进行了测试，结果优于现有方法，并可用于实时应用。
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关键要点
- 介绍了一种基于木材环切片结构的自动化髓心检测技术（APD）。
- 该方法利用2D结构张量估计环的局部方向，通过优化设计的成本函数找到髓心位置。
- 提出了一种变体（APD-PCL），增强了在没有明确树环图案情况下的有效性。
- 改进了基于深度学习的方法（APD-DL），训练了用于髓心检测的YoloV8神经网络。
- 所有方法在不同条件下的图像和多种树种上进行了测试，结果优于现有方法。
- 所有提出的方法可用于基于CPU的实时应用。
- 提供了一个包含裸子植物和被子植物物种图像的新颖数据集，数据集和源代码可获取。
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