为了提高林区目标树种识别工作的效率和准确率,本文提出一种基于深度卷积网络的树种识别模型.本文选取伊勒呼里山林区作为研究对象,使用YOLOv5网络,结合多尺度特征提取和注意力机制,采用加权融合技术优化重叠区域的边界框定位,保证了树种位置的准确性.研究结果表明,模型在实际应用中表现良好,红松识别精度为92%,并且能够解决复杂背景和遮挡问题,提供了一种高效的森林资源管理工具.
作者：蔺辉
作者单位：济南市莱芜区园林绿化和林业发展中心,山东 济南 250000
分类：信息技术与安全科学
中文关键词：树种识别深度卷积网络YOLOv5
刊名：《中国新技术新产品》 2026 (10)
页码/页数：25-27,3
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