基于移动手机图像的精确高效城市街道树木清单实现深度学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出利用深度学习技术和手机影像进行城市街道树木清查的创新方法，通过智能手机摄像头捕捉的图像来准确分割树干并计算胸径，具有优越的准确度、对专门设备的依赖较少以及适用于难以到达的地区等多项优点。在包括 400 棵树的广泛数据集上进行评估，得到了胸径估计误差小于 2.5% 的准确度，该方法有望显著提升森林管理实践，并通过提高树木清查的准确性和效率，为城市管理应对森林砍伐和气候变化的不良影响提供支持。
该研究提出了一种利用深度学习和手机影像进行城市街道树木清查的创新方法。通过智能手机摄像头捕捉的图像来准确分割树干并计算胸径，具有准确度高、对专门设备依赖少、适用于难以到达的地区等优点。该方法在评估中，在包括400棵树的数据集上得到了胸径估计误差小于2.5%的准确度。该方法有望提升森林管理实践，为城市管理应对森林砍伐和气候变化的不良影响提供支持。
