北京林业大学硕士生第一作者在一区top期刊发表研究成果，取得林木蛀干害虫钻蛀振动信号识别方面的新进展

北京林业大学信息学院张海燕副教授课题组在《Pest Management Science》期刊上发表了一项关于林木蛀干害虫钻蛀振动信号识别的研究。该研究针对白蜡窄吉丁（EAB）这一危害性极高的蛀干害虫，提出了一种名为VibroEABNet的深度学习联合识别网络。该网络结合了编码器-解码器结构的降噪模块和改进的DenseNet识别模块，有效提高了在复杂森林环境中的识别精度。实验结果显示，VibroEABNet模型在多个信噪比条件下平均识别准确率达到了98.98%，在实际森林数据集上的识别准确率达到了97.5%，且模型推理时间和大小均适合现场部署。该研究为林木蛀干害虫的早期监测和防治提供了新的技术手段。