松材线虫自动识别系统

松材线虫自动识别系统运用人工智能和大数据技术，构建并智能化鉴别线虫数据库，尤其擅长识别松材线虫与拟松材线虫。具备高精度、快速反应、广泛物种覆盖及用户友好界面等特点，同时支持多种图片格式输入和多结果输出，操作简便且易于扩展。

松材线虫自动识别系统

松材线虫自动识别系统是应用人工智能（AI）图像处理技术、大数据分析技术等多种高新技术，实现线虫数据库组建、自动分析鉴别的智能化系统。该系统基于线虫的形态学特征，智能识别松材线虫、拟松材线虫。

性能特点

1.识别准确度更高
深度神经网络识别模型，具有强大的提取局部特征的能力，可以有效的提高识别的精度。
2.多物种识别
通过搭载配置不同的识别模型，可扩展识别种子、线虫、昆虫等不同物种。
3.种类涵盖范围更广
超大量AI素材库，深度训练模式，物种涵盖多种。
4.超快反应
轻量级软件框架，反应速度快，整个识别过程不超过0.1s。
5.多结果输出
一次识别可根据匹配概率给出相似度高的匹配结果，提供更多更好的参考数据。
6.操作简单方便
可在导入的图片上框选待识别目标物进行识别。
7.可扩展AI素材库
简单替换，快速更新。

 软件功能
功能名称    技术指标
导入线虫识别图片    
弹出图片选择窗口，选择需要识别的线虫图片，窗口弹出时默认路径为桌面。导入图片支持常见的 JPG、JPEG、PNG、BMP、TIF等格式。
导入图片操作区    
以大图形式显示导入的需要识别的图片，图片分辨率可支持2400万像素。图片识别时间不超过50ms。
识别图片复用 

导入的识别图片可以重复使用，无需重新导入。
识别结果显示

展示与当前识别目标相似度前五的物种种类名称、相似概率并从素材库中获取出对应物种的参考图片展示在列表中。
识别速率

≤50ms/次。

运行环境
软件运行操作系统    Window 7以上
运行内存    4GB以上
软件运行磁盘空间4    8GB以上
软件运行支撑环境    microsoft sqlserver 2016、net4.72

松材线虫自动识别系统运用人工智能和大数据技术，构建并智能化鉴别线虫数据库，尤其擅长识别松材线虫与拟松材线虫。具备高精度、快速反应、广泛物种覆盖及用户友好界面等特点，同时支持多种图片格式输入和多结果输出，操作简便且易于扩展。

松材线虫自动识别系统

松材线虫自动识别系统是应用人工智能（AI）图像处理技术、大数据分析技术等多种高新技术，实现线虫数据库组建、自动分析鉴别的智能化系统。该系统基于线虫的形态学特征，智能识别松材线虫、拟松材线虫。

性能特点

1.识别准确度更高
深度神经网络识别模型，具有强大的提取局部特征的能力，可以有效的提高识别的精度。
2.多物种识别
通过搭载配置不同的识别模型，可扩展识别种子、线虫、昆虫等不同物种。
3.种类涵盖范围更广
超大量AI素材库，深度训练模式，物种涵盖多种。
4.超快反应
轻量级软件框架，反应速度快，整个识别过程不超过0.1s。
5.多结果输出
一次识别可根据匹配概率给出相似度高的匹配结果，提供更多更好的参考数据。
6.操作简单方便
可在导入的图片上框选待识别目标物进行识别。
7.可扩展AI素材库
简单替换，快速更新。

 软件功能
功能名称    技术指标
导入线虫识别图片    
弹出图片选择窗口，选择需要识别的线虫图片，窗口弹出时默认路径为桌面。导入图片支持常见的 JPG、JPEG、PNG、BMP、TIF等格式。
导入图片操作区    
以大图形式显示导入的需要识别的图片，图片分辨率可支持2400万像素。图片识别时间不超过50ms。
识别图片复用 

导入的识别图片可以重复使用，无需重新导入。
识别结果显示

展示与当前识别目标相似度前五的物种种类名称、相似概率并从素材库中获取出对应物种的参考图片展示在列表中。
识别速率

≤50ms/次。

运行环境
软件运行操作系统    Window 7以上
运行内存    4GB以上
软件运行磁盘空间4    8GB以上
软件运行支撑环境    microsoft sqlserver 2016、net4.72