《表1 各岩层力学参数表：结合深度学习与Hough变换的等长原木材积检测系统》

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《结合深度学习与Hough变换的等长原木材积检测系统》

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张

本系统搭建过程中训练YOLOv3-tiny卷积神经网络的图片包括:完好端面、霉变端面、伐痕端面、轮廓形状不规则端面等各类复杂端面原木，共计336张原始图片。其中82张拍摄于福建省永安市某林场，另一部分来自互联网。采用276张图片作为训练集，余下的60张为测试集。每张图片中的原木从3～100棵不等。数据集采用Pascal VOC2007标准格式，制作工具为LabelImage，带标注（空心小圆点）的原木端面图像，如图3所示。识别结果为原木，标志为log。表1列出了完好端面、霉变端面、伐痕端面、轮廓形状不规则端面的原木图片数量（注:霉变、划痕和轮廓形状不规则端面可能同时存在一张图片中）。