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1.
为快速准确识别自然环境下的番茄叶片病害,提出一种基于改进YOLOv4算法的轻量化番茄叶部病害识别方法。该方法根据番茄病害特征采用K均值聚类算法调整先验框的维度,并使用宽度因子为0.25的MobileNetv1代替YOLOv4原有的主干网络CSPDarknet53进行特征提取,并在特征融合网络PANet中引入深度可分离卷积代替原有的3×3标准卷积,同时在主干网络的2个输出特征层和空间金字塔池化输出层分别嵌入卷积块注意力模块(CBAM),提高模型识别精度。试验结果表明,改进后的模型对8类番茄叶片整体检测精准性(mAP)为98.76%,参数量为12.64 M,传输帧数为1 s 101.76帧,相较于原YOLOv4模型,模型参数量减少80%,每秒传输帧数比原始YOLOv4模型提高了130%。 相似文献
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为了解决电动车驾乘人员头盔佩戴检测问题,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的电动车头盔佩戴检测方法.该方法以YOLOv5s模型为基础,首先使用GhostBottleneck模块替换YOLOv5s中的卷积模块以减少参数量;其次设计了 GhostCSP-Bottleneck来优化特征提取结构;最后在主干网络增加注意力机制... 相似文献
3.
为了提升猪舍环境下生猪姿态检测的速度和性能，在YOLOv4模型的基础上提出一种改进的Mini＿YOLOv4模型。首先，该模型将YOLOv4的特征提取网络改为轻量级的MobileNetV3网络结构，以降低模型参数量；其次，在检测网络的CBL＿block1、CBL＿block2模块中使用深度可分离卷积代替传统卷积，避免了复杂模型导致的内存不足和高延迟问题；最后，将原YOLOv4网络每个尺度的最后一层3×3卷积改为Inception网络结构，以提高模型在生猪姿态检测上的准确率。应用上述模型，对生猪的站立、坐立、腹卧、趴卧和侧卧5类姿态进行识别。结果显示，Mini＿YOLOv4模型较YOLOv4模型在检测精度上提升了4.01百分点，在检测速度上提升近1倍，在保证识别精度的同时提升了实时性，可为生猪行为识别提供技术参考。 相似文献
4.
针对复杂环境下目前现有的玉米病虫害检测方法的精度不理想、模型复杂、难以在移动端部署等问题,本研究提出了基于轻量化改进型YOLOv5s的玉米病虫害检测方法。首先,采用轻量级网络GhostNet替换原始YOLOv5s模型中特征提取网络和特征融合网络的卷积层,降低模型的计算量和参数量,提高运行速度,以满足移动端的部署要求;其次,为弥补GhostNet所带来的检测精度下降缺陷,在模型的主干特征提取网络中引入注意力机制,更加全面地评估特征权值,以增强玉米病虫害的特征,减弱无关信息的干扰,提升检测性能;最后,将模型的损失函数由CIOU替换为EIOU,以增强模型对目标的精确定位能力,从而提升模型的收敛速度和回归精度。试验结果表明,改进模型相比原始YOLOv5s模型在对供试玉米病虫害检测中,P、R和mAP分别提高了1.9个百分点、2.2个百分点和2.0个百分点,分别达到了94.6%、80.2%和88.8%;在保持较高检测精度的同时,模型的计算量、参数量和模型大小分别减少了50.6%、52.9%和50.4%,解决了检测模型在移动端的部署问题。 相似文献
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针对现有番茄叶片病害识别存在背景复杂、识别准确率低、模型参数量大、计算量大以及难以部署至移动设备或嵌入式设备等问题,提出一种改进的轻量化YOLO v5n的番茄叶片病害识别方法。首先收集细菌性斑疹病、早疫病、晚疫病、叶霉病、斑枯病、褐斑病等6种常见番茄叶片病害图像以及番茄健康叶片图像,对图像进行镜像翻转、高斯模糊等数据增强方式增加样本多样性,提升模型识别和泛化能力。接着在YOLO v5n网络基础上,选择采用轻量化的C3Ghost模块替换C3模块以压缩卷积过程中的计算量、模型权重和大小,同时在颈部网络中融合轻量级卷积技术GSConv和VOV-GSCSP模块,在增强特征提取能力的同时降低模型参数量。最后引入PAGCP算法对改进后的模型进行全局通道剪枝压缩参数量并减少训练开销。试验结果表明,改进后的YOLO v5n平均精度均值达到99.0%,参数量减少66.67%,计算量降低了2.6 G,模型权重压缩了2.23 MB。本研究提出的番茄叶片病害识别方法在降低了模型大小、参数量、计算量的同时仍保持较高的识别精度,为移动设备上实现番茄叶片病害识别提供技术参考。 相似文献
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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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【目的】成熟草莓的快速、准确识别是高效机械采摘的关键技术,针对草莓生长环境中果实堆叠、叶片遮挡和小目标等问题,提出一种改进YOLOv7-Tiny的成熟草莓识别模型。【方法】该模型在YOLOv7-Tiny模型的基础上,将骨干网络中CBL卷积块的LeakeyReLU激活函数替换为SiLU函数,提高模型的非线性拟合程度与特征学习能力。为降低模型的参数量和计算量,实现模型轻量化,提高识别速度,引入轻量化RepGhost网络。在YOLOv7-Tiny模型的小目标层加入C3模块,降低模型参数量,增加网络深度,增强模型对小目标的信息提取能力,从而提高被遮挡草莓以及小目标草莓的识别准确度,进一步提高模型的识别速度。以设施草莓为试验样本对改进YOLOv7-Tiny模型进行对比试验。【结果】相较于YOLOv7-Tiny模型,改进YOLOv7-Tiny模型训练的收敛速度快,模型拟合后损失曲线的波动幅度小且稳定,训练的损失值小,模型的鲁棒性好。与原模型的对比试验结果表明,改进YOLOv7-Tiny模型的参数量降低26.9%,计算量降低55.4%,识别速度提高26.3%,识别平均准确率（mAP）为89.8%。消... 相似文献
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自动准确收集渔业捕捞数据是电子观察员系统的重要组成部分,然而,由于工作环境的复杂性和跟踪的不稳定性,金枪鱼延绳钓渔获数量自动估计在实践部署中仍存在挑战。本研究设计了一个轻量级计数网络对渔船上的实时视频数据进行自动处理,实现对金枪鱼渔获物的实时跟踪和计数。本研究选择YOLOv5s作为基准网络,首先采用通道剪枝算法对YOLOv5s的主干网络进行修剪,结果表明,剪枝后的模型检测精度mAP0.5～0.95达到68.8%,CPU下检测速度为16.5帧/s(FPS),与原始模型相比,检测效果基本不变,模型的参数量、模型大小和计算量分别减少了67.2%、66.4%和42.5%,检测速度提高了33.1%。其次,利用ByteTrack算法实现了多目标的实时跟踪,优化了计数区域形状,解决了被跟踪金枪鱼身份（ID）跳变导致的计数偏差问题,10个视频的测试结果表明,该方法的平均计数准确率为80%,视频处理速度为50.7帧/s,满足工业级实时检测要求。综上,该模型具有轻量化、高精度、实时性等优点,可在复杂的工作环境下完成对延绳钓捕捞结果的实时监控,为实现渔业自动化提供思路。 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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针对现有的卷积神经网络模型过于依赖设备的计算和存储能力、水稻病虫害形状大小不一、遮挡造成的病害特征显著性弱、漏检率高等问题,采用轻量化、易部署的YOLOv4-tiny模型检测和识别水稻病虫害。首先收集831张4种不同的水稻病害叶片图像样本,为了使模型具有更好的泛化能力,对已有数据进行数据增强,将样本数量扩增到了5 320张。然后构建YOLOv4-tiny轻量化模型,与经典的YOLOv4算法模型相比,其主干特征提取网络CSPDarkNet53模块替换为CSPDarkNet53＿tiny,使用CPSnet进行通道的分割,实现了网络模型的压缩并提高了训练速度;添加了FPN结构,对有效特征层进行特征融合;依据模型评价指标,通过试验将YOLOv4-tiny轻量化网络与经典的YOLOv4网络、Faster-RCNN网络、YOLOv4-MobileNet系列轻量化网络、YOLOv4-GhostNet轻量化网络和SSD轻量化网络进行对比。结果表明,YOLOv4-tiny的平均准确率可以达到81.79%,检测速度可以达到90.03帧/s,模型权重大小为22.4 MB,能够比较精准地识别水稻胡麻斑病、白叶... 相似文献
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针对现有番茄检测精度低、没有品质检测和部署难度高等问题，提出基于YOLOv5s改进的番茄及品质实时检测方法，并与原始YOLOv5模型及其他经典模型进行对比研究。结果表明，针对番茄大小不同的问题，采用K-Means++算法重新计算先验锚框提高模型定位精度；在YOLOv5s主干网络末端添加GAM注意力模块，提升模型检测精度并改善鲁棒性；应用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)修改原有结构，完成更深层次的加权特征融合；颈部添加转换器(transformer),增强网络对多尺度目标的检测能力。改进后的YOLOv5s番茄识别算法检测速度达到72帧/s。在测试集中对番茄检测均值平均精度(mAP)达到93.9%,分别比SSD、Faster-RCNN、YOLOv4-Tiny、原始YOLOv5s模型提高17.2、13.1、5.5、3.3百分点。本研究提出的番茄实时检测方法，在保持检测速度的同时，可降低背景因素干扰，实现复杂场景下对番茄的精准识别，具有非常好的应用前景，为实现番茄自动采摘提供相应技术支持。 相似文献
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为解决水稻害虫体型小且不同类型害虫外观差异小、同类型害虫不同生长过程中外观差异大导致水稻害虫难以识别的问题,将卷积块注意力和特征金字塔模块引入图像识别网络YOLOv7。以湖北省鄂州市水稻种植基地为样本采集点,构建一个具有挑战性的大规模水稻虫害数据集;根据样本分布特点进行数据增强,引入随机噪声、Mixup、Cutout等数据增强方法,使深度学习模型从更深的维度学习害虫判别力视觉特征;将MobileNetv3作为主干网络,对YOLOv7网络进行改进,并构建基于特征金字塔的多尺度神经网络模型,提升小个体害虫的识别精度。试验结果显示,基于改进YOLOv7的水稻虫害检测平均准确率为85.46%,超越YOLOv7、EfficientNet-B0等网络。改进YOLOv7模型大小为20.6 M,检测速度为92.2 帧/s,检测速度是原始YOLOv7算法的5倍以上。结果表明,该方法能用于实现水稻虫害远程实时自动化识别。 相似文献
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【目的】针对目前三七Panax notoginseng病害识别模型结构复杂、参数庞大,难以实现在移动设备上部署的问题,提出一种基于SSD(Single shot multibox detector)目标检测的改进模型,以期实现三七病害检测的便捷化、快速化与精准化。【方法】基于SSD模型架构,采用轻量化卷积神经网络(MobileNet)替换原始特征提取网络(VGG16),降低主干网络的参数量与计算量,同时根据人类视觉皮层中群智感受野(pRF)的大小与其视网膜图中偏心率之间的函数关系,构建RFB模块,用该模块替换原SSD模型框架顶部卷积层,从而增强网络深层特征,提高轻量化模型的检测精度与检测速度,实现多尺度三七病害检测。【结果】与SSD模型相比,RFBMobileNet-SSD模型网络参数量和参数计算量分别降低了96.67%和96.10%。在不同天气条件下应用模型对4种不同病害数据进行验证发现,改进模型的准确率提高了4.6个百分点,召回率提高了6.1个百分点,F1精度提高了5.4个百分点,单幅图像检测时间由SSD模型的0.073 s缩短为0.020 s,尺寸仅为SSD模型的54.6%。【结... 相似文献
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针对自然环境中，人工目视解译苹果叶部病害耗时耗力、人为主观因素强的问题。本研究提出了一种融合自注意力机制和Transformer模块的目标检测算法——BCE-YOLOv5,实现对自然环境下对苹果叶片病虫害的自动识别与检测。该算法首先使用BotNet、ConvNeXt模块分别替换Backbone网络和Neck网络的CSP结构，增加自注意力机制对目标的特征提取能力。通过将改进的CBAM引入YOLOv5的特征融合网络之后，使注意力机制对特征融合信息更加地关注。最后，用α-IoU损失函数替换IoU损失函数，使得网络在模型训练过程中收敛的更加稳定。BCE-YOLOv5算法在传统算法YOLOv5基础上平均精准率均值提升了2.9百分点，并且改进后的算法的模型大小和计算量较传统算法分别减小了0.2 M和0.9 GFLOPs。平均精度均值比YOLOv4s、YOLOv6s、YOLOx-s和YOLOv7模型分别高2.5、1.3、3.5、2.2百分点。该方法能快速准确识别苹果叶部病害，为苹果种植过程中提供智能化管理做参考。 相似文献
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【目的】提出了一种改进的YOLOv4模型,为自然环境下3种常见茶叶病害（茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病）的快速精准识别提供支持。【方法】使用MobileNetv2和深度可分离卷积来降低YOLOv4模型的参数量,并引入卷积注意力模块对YOLOv4模型进行识别精度改进。采用平均精度、平均精度均值、图像检测速度和模型大小作为模型性能评价指标,在相同的茶叶病害数据集和试验平台中,对改进YOLOv4模型与原始YOLOv4模型、其他目标检测模型（YOLOv3、SSD和Faster R CNN）的病害识别效果进行对比试验。【结果】与原始YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型的大小减少了83.2%,对茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病识别的平均精度分别提高了6.2%,1.7%和1.6%,平均精度均值达到93.85%,图像检测速度为26.6帧/s。与YOLOv3、SSD和Faster R-CNN模型相比,改进YOLOv4模型的平均精度均值分别提高了6.0%,13.7%和3.4%,图像检测速度分别提高了5.5,7.3和11.7帧/s。【结论】对YOLOv4模型所使用的改进方法具备有效性,所提出的改进YOLOv4模型可以实现对自然环境下3种常见茶叶病害的快速精准识别。 相似文献
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针对目前在复杂环境下苹果树叶病害检测准确度低、鲁棒性差、计算量大等问题，提出一种改进的基于YOLOv5s苹果树叶病害的检测方法。首先，该方法在YOLOv5s网络基础上，选择考虑方向性的SIoU边框损失函数替代CIoU边框损失函数，使网络训练和推理过程更快，更准确。其次，在特征图转换成固定大小的特征向量的过程中，使用了简单化的快速金字塔池化(SimSPPF)替换快速金字塔池化(SPPF)模块，在不影响效率的情况下丢失的信息更少。最后在主干网络中使用BoTNet(bottleneck transformers)注意力机制，使网络准确的学习到每种病害的独有特征，并且使网络收敛更快。结果表明，相比于基准网络YOLOv5s,改进后的YOLOv5s网络mAP精度为86.5%,计算量为15.5GFLOPs,模型权重大小为13.1 MB,相对于基准YOLOv5s,平均精度提升了6.3百分点、计算量降低了0.3GFLOPs、模型权重压缩了1 MB。并适用于遮挡、阴影、强光、模糊的复杂环境。本研究所提出的方法，在降低了网络大小、权重、计算量的情况下提高了复杂环境下苹果树叶病害的检测精度，且对复杂环境具有一... 相似文献
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使用传统方式对苹果叶片进行图像分割进而测量叶片几何参数,虽精度尚可,但效率较低。针对该问题,提出一种基于深度学习语义分割模型和迁移学习的苹果叶片图像分割算法,完成对叶片的快速、准确分割。所提方法以LinkNet为基本网络结构,进行了4个方面的改进：采用ResNet18作为编码器主干网络,融合迁移学习的思想加速模型拟合;减小编码解码块的数量,降低网络复杂度;改进通道约减方案,减少上采样中的参数量;使用子像素卷积进行上采样,降低计算量。结合焦点损失函数,将改进的LinkNet网络应用于标准苹果叶片数据集上。试验结果表明,所提算法的分割精度为97.27%,与原LinkNet相比精度相当;推理时间仅为7.82 ms,相较于原网络缩短39.89%;模型参数量和浮点数计算量大幅减少;且改进网络的推理速度远快于FCN、U-Net、DeepLabV3+等网络。所提算法在快速分割叶片主体的同时,还能较好地保持叶片边缘锯齿等细节特征,能够真正实现高效、精准地分割苹果叶片,为快速测量叶片面积和其他几何参数提供了新的思路。 相似文献
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为准确识别自然条件下的咖啡叶片病虫害,提出一种基于YOLOv5改进的目标检测算法。该方法通过在主干网络融入ConvNext网络和ECA注意力机制来优化相关网络模型,提高了网络特征提取能力,更好解决了鲁棒性差和对遮挡目标与小目标的漏检问题。结果表明,该方法的检测精度均值(mAP)达到了94.13%,检测速度和精度都具有良好效果,同时模型大小只有17.2 MB,可以满足边缘设备的运行条件。因此,改进后的YOLOv5算法可为自然环境下咖啡叶片病虫害识别提供技术支撑,满足实时目标检测的实际应用需求。 相似文献
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为解决温室环境下草莓果实快速准确识别问题，提出一种基于改进YOLOv5s的草莓成熟度检测方法。在主干中引入Shuffle_Block作为特征提取网络，从而实现模型轻量化。同时，在颈部结构中使用全维度动态卷积模块（omni-dimensional dynamic convolution， ODConv），以提高网络对草莓目标的信息挖掘能力，降低计算量，并进一步实现轻量化。结果显示，改进后的YOLO-ODM（YOLO with ODConv module）模型的平均精度均值达97.4%，模型体积是7.79 Mb，在GPU上的单张平均检测时间仅11 ms，浮点运算量为6.9×109。与原网络相比，轻量化的YOLO-ODM方法在提高检测精度的同时，模型大小缩减43%，浮点运算量降低52%。以上结果表明，该轻量化方法可快速准确地对温室环境下草莓果实的成熟度进行检测，实现草莓的生长状态监测。 相似文献
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【目的】玉米雄穗在玉米生产及品种鉴别等方面具有重要的作用,其性状在一定程度上也和产量相关,自动监测玉米抽雄期能有效观察玉米生长状况,现阶段的玉米雄穗检测方法无法很好地完成实时检测任务,从而提出一种兼顾检测精度与检测速度的新检测模型。【方法】使用无人机在中国西南地区的玉米农田采集数据样本,对数据样本进行处理,共得到1 000张有效数据,使用LabelImg软件标注出样本中雄穗的位置和大小。为使试验模拟出复杂环境下的玉米雄穗在不同气候与光照呈现出不同的特征,随机采用镜像对称、仿射变换、高斯加噪、对比度变化的方式对数据样本增强至11 000张,以此制作数据集。选用检测精度高但参数量和计算量较大的YOLOv4作为检测的基准模型,为了减少模型参数量与计算量,更好地完成雄穗实时检测任务,新的检测模型使用轻量级神经网络GhostNet替换YOLOv4的主干特征提取网络,在加强特征提取网络中使用深度可分离卷积模块替代普通卷积模块,并将激活函数更换为稀疏性较强的ReLU6,从而有效地进行轻量化。【结果】轻量化后的新模型参数量为43.4 MB,计算量为3.55 GFLOPs,仅占原基准模型YOLOv4的1... 相似文献