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针对当前柑橘果实目标检测模型多数需在服务器上运行,难以直接在果园部署且识别实时性较差等问题,设计了基于边缘计算设备的便携式柑橘果实识别系统。该系统由优化的目标检测模型和嵌入式智能平台组成;通过扩展YOLOv4–Tiny目标检测算法,将所有批量归一化层合并到卷积层,加快模型前向推理速度;采用多尺度结构并使用K–means聚类方法获得柑橘数据集的先验框大小,使网络模型对柑橘果实识别具有更强的鲁棒性;使用GIOU距离度量损失函数,使网络模型更加关注柑橘图像中重叠遮挡的区域。将改进算法部署到嵌入式平台Jetson nano,试验结果表明,识别系统对柑橘果实的识别平均准确率达93.01%,单幅图片的推断时间约为150 ms,对视频的识别速率为16帧/s。 相似文献
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准确识别苹果叶片病害种类以进行及时防治对于苹果增量增产具有重要的意义,为解决同时检测苹果叶片多种病害目标结果不准确的问题,提出一种改进的YOLOv4目标检测算法(MC-YOLOv4)对苹果叶片常见的5种病害(斑点落叶病、褐斑病、灰斑病、花叶病、锈病)进行检测。为方便迁移到移动终端,首先,该算法将YOLOv4网络结构中的主干特征提取网络CSPDarknet53换成了轻量级的MobileNetV3网络,并在加强特征提取网络结构中引入深度可分离卷积代替传统卷积;其次,为提高检测精度,将卷积注意力机制模块CBAM融合至PANet结构中,可增强对有用特征信息的提取;最后,为了使锚框更适应本研究的数据集,通过K-means聚类算法将模型的锚框信息更新。结果表明,MC-YOLOv4模型在检测中的平均精度为97.25%,单张图像平均检测时间为13.3 ms,权重文件大小为55.5 MB。MC-YOLOv4模型对于同时检测苹果叶片多种病害目标的问题上具有识别速度快、识别精准度高、可靠性强等特点,该研究为苹果叶片的病害检测提供了一种更优的方法,有助于实现精准施药,提高苹果的产量和品质。 相似文献
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草莓目标检测对草莓智能化监测和自动化采摘具有非常重要的意义。本文提出了一种基于YOLOv4的草莓目标检测方法。针对复杂环境下采集到的草莓数据集,首先采用LabelImg进行数据类型标注,然后采用改进的Kmeans聚类算法进行先验框尺寸的计算,最后采用分阶段训练方法对搭建的YOLOv4模型进行训练和模型评估。结果表明,该方法的测试集平均精度均值达到97.05%,单张图像检测时间平均为74 ms,能够满足草莓的高精度实时检测需求。 相似文献
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针对作物病害叶片图像的复杂性和模糊性,提出一种基于引力核密度聚类算法的作物叶片病害区域快速检测方法:首先,在RGB颜色空间提取病害叶片图像的R通道值,根据R值的特征直方图特性,运用多项式拟合特征直方图曲线,根据导数性质确定拟合特征直方图曲线的峰值点和峰值区域,确定病害叶片图像聚类数和初始聚类中心;根据初步确定的病变叶片图像的聚类中心,运用引力核密度聚类算法快速完成对病害叶片病斑的分割。试验结果表明,基于引力核密度聚类算法的平均分割精度达80%以上,平均检测时间为4.912 s,优于已有病害区域分割算法K–means和Meanshift的性能。 相似文献
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针对多种树形果园环境下,由于树冠背景复杂导致的树冠分割、检测及树形识别困难的问题,本研究提出了1种改进Mask R-CNN的B-Mask R-CNN检测模型,实现自然复杂环境下的果树树冠检测与树形识别。该模型引入了IoU(Intersection over Union)平衡采样,提高了模型的训练效果;其次,在边界框损失中引入平衡L1损失,使得多分类损失与边界框损失更快地收敛;另外,在区域推荐网络中调整锚框比例适应数据集中的目标,提升了模型准确率。该研究搜集矮化密植形、小冠疏层形、自然开心形、自然圆头形以及Y形5种常见修剪树形制作数据集,应用5个检测模型进行对比试验。试验结果表明,B-Mask R-CNN检测模型平均检测精度达到98.7%,与Mask R-CNN、Faster R-CNN、U-Net以及K-means模型相比检测精度更高,对复杂背景下的树形识别具有更好的鲁棒性,能够为后续精准喷施中喷施模式和控制参数的分析及应用奠定基础。 相似文献
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针对烟草化学成分与烟草品质之间难以建立确定的数学模型的问题,提出了一种基于改进模糊聚类的烟草品质评价方法。该方法以烟叶样品的化学成分的差异性为依据,以模型分类结果与专家评吸结果的一致性为目标,利用模拟退火算法对现有的模糊聚类算法进行优化改进,建立基分类器;在此基础上,利用Ada Boost将基分类器对于不同样本集的多个分类结果进行集成,形成最终的烟草品质评价模型。以130组烟叶作为烟草样本,测定了各烟叶样品中总糖、还原糖、总氮、烟碱、氧化钾、氯离子、蛋白质7种化学成分含量,并采用改进的模糊聚类方法与神经网络算法、模糊聚类算法进行对比试验,该方法的误检率为6.7%,具有提升小样本数据的辨识能力,优于所比较的其他2种方法。 相似文献
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为了解决水稻小病斑检测不准确的问题,提出一种基于改进YOLOv3的水稻叶部病害检测方法Rice–YOLOv3。首先,采用K–means++聚类算法,计算新的锚框尺寸,使锚框尺寸与数据集相匹配;其次,采用激活函数Mish替换YOLOv3主干网络中的Leaky Relu激活函数,利用该激活函数的平滑特性,提升网络的检测准确率,同时将CSPNet与DarkNet53中的残差模块相结合,在避免出现梯度信息重复的同时,增加神经网络的学习能力,提升检测精度和速率;最后,在FPN层分别引入注意力机制ECA和CBAM模块,解决特征层堆叠处的特征提取问题,提高对小病斑的检测能力。在训练过程中,采用COCO数据集预训练网络模型,得到预训练权重,改善训练效果。结果表明：在测试集下,Rice–YOLOv3检测水稻叶部3种病害的平均精度均值(mAP)达92.94%,其中,稻瘟病、褐斑病、白叶枯病的m AP值分别达93.34%、89.68%、95.80%,相较于YOLOv3,Rice–YOLOv3检测的m AP提高了6.05个百分点,速率提升了2.8帧/s,对稻瘟病和褐斑病的小病斑的检测能力明显增强,可以检测出原... 相似文献
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以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果.结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率. 相似文献
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基于卷积神经网络的水稻虫害识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决人工识别水稻虫害难度大、费时费力的问题,研究了一种自动识别水稻虫害的方法。选取2 500张红袖蜡蝉、稻绿蝽、稻螟蛉、点蜂缘蝽、大螟图片建立数据库,利用深度卷积神经网络提取水稻虫害数据集特征,采用随机梯度下降法训练,得到最优权重文件。测试训练好的模型,并对比Faster-RCNN、SSD和YOLOv3算法的效果。结果表明,YOLOv3算法的平均精度最高,其在红袖蜡蝉、稻绿蝽、稻螟蛉、点蜂缘蝽、大螟5种水稻虫害中分别为97.40%、88.76%、85.74%、92.96%、94.78%,五类水稻虫害mAP为91.93%。与Faster-RCNN算法相比,平均准确率高1.43个百分点,单张图像检测耗时减少853.68 ms;与SSD算法相比,平均准确率高5.56个百分点,单张图像检测耗时减少2.9 ms。选择5类比较具有代表性的水稻虫害图片进行测试,对于叶片遮挡目标和相似背景等情况,YOLOv3算法能够正确识别不会出现漏检错检,且识别准确率大于98%。将YOLOv3算法引入田间复杂情况下的水稻虫害识别是可行的,具有较高的平均准确率以及较快的检测速度,能够准确识别水稻虫害,这对于水稻虫害防治和田间喷药等方面具有重要意义。 相似文献
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新鲜烟叶的成熟度对烤后烟叶的质量有显著影响,可于烘烤前完成不同成熟度的新鲜烟叶分选,并对各成熟度采用特定烘烤工艺,以提高烘烤后的烟叶质量。以云烟87的新鲜烟叶为试验样本,将采集的新鲜烟叶分为上部叶、中部叶、下部叶,并依据不同部位成熟度划分为欠熟、成熟、过熟。采用YOLO v5s目标检测算法,利用卷积神经网络提取新鲜烟叶的不同成熟度特征,完成不同部位新鲜烟叶的成熟度识别试验,并与Faster-RCNN、Mask-RCNN检测模型的测试结果进行对比。结果表明,YOLO v5s对云烟87不同部位新鲜烟叶成熟度检测的总体mAP值分别为99.1%、97.5%、98.5%,单幅图像检测平均时间为29～30 ms。3种模型的对比试验中,Mask-RCNN、Faster-RCNN测试的mAP值均低于YOLO v5s,单幅图像检测平均时间均远高于YOLO v5s。采用YOLO v5s训练的不同部位新鲜烟叶的检测模型,在检测速度与精准度方面基本满足对新鲜烟叶成熟度识别的生产要求。 相似文献
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目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。 相似文献
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针对传统聚类算法在图像分割中对聚类中心选择敏感,可靠性差的缺点,本文采用AP聚类算法研究图像分割问题。AP(Affinity propagation)聚类算法是通过数据点之间的信息传递产生高质量的聚类中心,避免了聚类初始中心选择难的问题。本文通过与K均值算法和模糊C均值算法在图像分割中的实验比较,得出本算法优于其他两种算法,对图像可取得良好的分割效果。 相似文献
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为评估日光温室蓝莓开花窗口期内授粉蜜蜂投放量的合理性,基于机器视觉对蓝莓的蜜蜂授粉次数进行统计。针对检测环境复杂、目标尺度小、易被遮挡等问题,对数据集进行改进泊松融合数据增强处理;并优化设计YOLOv5模型结构,通过引入GAM注意力机制和Transformer模块,增强模型特征提取能力,特征金字塔网络采用BiFPN结构及CARAFE模块补充上下文信息;使用EIoU损失函数和Soft NMS边界框筛选算法,提高边界框的定位精度,解决目标遮挡漏检问题。结果显示,改进后网络的平均精度均值达到96.6%,较原网络提高3.5个百分点,在GPU上对单张蓝莓授粉图像的平均检测时间为11.4 ms。研究结果表明,本研究建立的模型的识别准确度、检测速度及鲁棒性能满足对蓝莓的蜜蜂授粉次数的实时监测。 相似文献
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【目的】 为了提升自然场景中农村在建房屋的识别准确率,并为后续的农村违建房屋智能化监管提供技术支撑。【方法】 文章基于无监督聚类和YOLOX目标检测算法,发展了一种乡村房屋在建状态识别方法。首先,构建在建房屋无监督聚类模型,并以此对在建房屋进行类别精细划分,使得不同类别之间特征差异较大,相同类别特征差异较小,其次,再使用划分好的类别制作房屋检测数据集,并训练YOLOX目标检测模型对在建房屋进行识别,最后,在在建房屋数据集上设计模型对比实验,以此验证算法有效性。【结果】 实验结果表明：在在建房屋识别任务中,基于无监督聚类和YOLOX的在建房屋识别算法mAP为83.27%,比采用原始数据（不进行在建房屋类别划分）训练的YOLOX算法mAP提升了7.91%,同时比采用人工划分类别的YOLOX算法mAP提升了5.08%。【结论】 因此该文方法有效提升了乡村房屋在建状态的识别精度,同时也为具有复杂场景和多个不同状态的目标进行识别时,提升识别准确率提供一种有效且可靠的解决思路。 相似文献
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为实现在自然环境下对柑橘果实的识别,提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM(convolutional block attention module,卷积注意力模块)注意力机制模块来提高网络的特征提取能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;采用α-IoU损失函数代替GIoU损失函数作为边界框回归损失函数,提高边界框定位精度。结果显示：本研究提出的模型平均精度AP值达到91.3%,在GPU上对单张柑橘果实图像的检测时间为16.7 ms,模型占用内存为14.5 Mb。结果表明,本研究基于YOLOv5的改进算法可实现在自然环境下快速准确地识别柑橘果实,满足实时目标检测的实际应用需求。 相似文献
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骏枣外观的品质检测对其提升经济价值，实现优质优价起着至关重要的作用。为实现骏枣快速、多数量实时检测，并解决表面皱褶和缺陷尺度不同的问题，本研究在YOLOv5模型的基础上进行改进，提出了Ghost-YOLOv5-BiFPN模型。根据骏枣数据集目标大小特点，采用K-means++算法生成骏枣数据集先验框，提高聚类速度。利用Ghost模块替换传统卷积，减少模型参数量和计算量，应用双向特征金字塔网络进行多尺度特征融合，更好识别骏枣缺陷部分。结果表明，改进后的Ghost-YOLOv5-BiFPN模型的平均精度达到93.4%，低算力设备检测速度为37 ms，改进后的模型能更好地平衡准确性和实时性。 相似文献
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[目的]基于Faster R-CNN模型对不同成熟度蓝莓果实进行精准识别分类,为浆果类果实的自动化采摘、产量预估等提供技术支撑.[方法]选取成熟果、半成熟果、未成熟果剪切图像各4000幅和8000幅背景图像作为训练集,1000幅原始图像用于验证集开展试验,改进Faster R-CNN算法,设计一种对背景干扰、果实遮挡等因素具有良好鲁棒性和准确率的蓝莓果实识别模型,模型通过卷积神经网络(CNN)、区域候选网络(RPN)、感兴趣区域池化(ROI Pool-ing)和分类网络来实现蓝莓图像背景消除及果实识别并与DPM算法进行对比.[结果]以WOA算法优化的训练参数作为参考,在蓝莓数据集上训练网络模型.在分析P-R曲线后计算F发现,Faster R-CNN算法在成熟果、半成熟果和未成熟果上的F值分别为95.48%、95.59%和94.70%,与DPM算法相比平均高10.00%.在对3类蓝莓果实的识别精度方面,Faster R-CNN同样有着优秀的识别效果.对成熟果、半成熟果和未成熟果的识别准确率分别为97.00%、95.00%和92.00%,平均识别准确率为94.67%,比DPM算法高20.00%左右.该网络模型在高精度的识别效果下,对于蓝莓果实的平均识别速度依然达0.25 s/幅,能满足实时在线识别的需求.[建议]获取多角度、复杂环境下的图像用来提高模型识别率;利用迁移学习建立蓝莓识别模型;数据集样本扩充并分类. 相似文献
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采集烤烟不同叶位烟叶图像并进行预处理，提取烟叶叶长、叶宽、面积、周长和最小外接矩形面积5个叶片绝对形态特征参数，计算狭长度、矩形度、圆形度、叶宽最大处占比、叶宽轴与质心夹角5个相对形态特征；通过主成分分析筛选出特征向量，构建基于K近邻算法(KNN)、逻辑回归(LR)、基于线性核函数和径向基核函数的支持向量机(SVM)和BP神经网络的烟叶部位识别模型，并对比5种模型的识别效果。结果表明：基于图像轮廓特征所提取的形态特征参数可以较为有效地反映烤烟部位特征；5种识别模型中，基于BP神经网络模型的识别效果最好，识别准确度为93.75%，训练集和测试集的模型决定系数均高于90%。 相似文献