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为了快速而准确地统计视频监测区域内的水稻穗数,提出了一种基于改进Faster R-CNN的稻穗检测方法。针对稻穗目标较小的问题,在Inception_ResNet-v2的基础上引入空洞卷积进行优化;对于不同生长期稻穗差别大的问题,设计了针对标注框尺度的K-means聚类,为候选区域生成网络提供先验知识,从而提高了检测精度。鉴于小尺寸稻穗目标的特殊性,用ROIAlign替代ROIPooling,提高了感兴趣区域的提取精度。试验测试时,根据水稻不同发育期稻穗的表型特征差异自制了3类数据集,并选取最佳聚类数为10。模型对比试验表明,本文方法的稻穗检测平均精度均值达到80.3%,较Faster R-CNN模型提升了2.4个百分点,且比SSD和YOLO系列模型有较大幅度的提升。 相似文献
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发芽与表面损伤检测是鲜食马铃薯商品化的重要环节。针对鲜食马铃薯高通量分级分选过程中,高像素图像目标识别准确率低的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的商品马铃薯发芽与表面损伤检测方法。以Faster R-CNN为基础网络,将Faster R-CNN中的特征提取网络替换为残差网络ResNet50,设计了一种融合ResNet50的特征图金字塔网络（FPN）,增加神经网络深度。采用模型对比试验、消融试验对本文模型与改进策略的有效性进行了试验验证分析,结果表明:改进模型的马铃薯检测平均精确率为98.89%,马铃薯发芽检测平均精确率为97.52%,马铃薯表面损伤检测平均精确率为92.94%,与Faster R-CNN模型相比,改进模型在检测识别时间和内存占用量不增加的前提下,马铃薯检测精确率下降0.04个百分点,马铃薯发芽检测平均精确率提升7.79个百分点,马铃薯表面损伤检测平均精确率提升34.54个百分点。改进后的模型可以实现对在高分辨率工业相机采集高像素图像条件下,商品马铃薯发芽与表面损伤的准确识别,为商品马铃薯快速分级分等工业化生产提供了方法支撑。 相似文献
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基于改进Faster R-CNN的田间黄板害虫检测算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对黄板诱捕的害虫体积小、数量多和分布不均匀,难以进行害虫识别的问题,引入当前主流目标检测模型Faster R-CNN对黄板上的小菜蛾、黄曲条跳甲和烟粉虱等主要害虫进行识别与计数,提出一种基于改进Faster R-CNN的田间黄板害虫检测算法（Mobile terminal pest Faster R-CNN,MPF R-CNN）。该算法将ResNet101网络与FPN网络相结合作为特征提取网络,并在RPN网络设计多种不同尺寸锚点对特征图像进行前景和背景判断,使用ROIAlign替代ROIPooling进行特征映射,以及使用双损失函数进行算法参数控制。对2440幅样本图像的实验分析表明,在真实复杂的自然环境下,MPF R-CNN对烟粉虱、黄曲条跳甲、小菜蛾和其他大型害虫（体长大于5mm）检测的平均精度分别为87.84%、86.94%、87.42%和86.38%;在35cm×25cm黄板上不超过480只的低密度下平均精度均值为93.41%,在480~960只害虫的中等密度下平均精度均值为89.76%。同时实验显示,在中低等密度下晴天和雨天的检测精度无明显差异,本算法计数结果与害虫计数决定系数为0.9255。将该算法置入以“微信小程序+云存储服务器+算法服务器”为架构的小米7手机终端系统中进行应用测试,平均识别时间为1.7s。研究表明,该算法在精度和速度上均可支持当前便携式应用,为利用手机对蔬菜害虫进行快速监测与识别提供了技术支撑。 相似文献
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针对采摘机器人对场景中目标分布密集、果实相互遮挡的检测及定位能力不理想问题,提出一种引入高效通道注意力机制(ECA)和多尺度融合特征金字塔(FPN)改进Faster R-CNN果实检测及定位方法。首先,利用表达能力较强的融合FPN的残差网络ResNet50替换原VGG16网络,消除了网络退化问题,进而提取更加抽象和丰富的语义信息,提升模型对多尺度和小目标的检测能力;其次,引入注意力机制ECA模块,使特征提取网络聚焦特征图像的局部高效信息,减少无效目标的干扰,提升模型检测精度;最后,采用一种枝叶插图数据增强方法改进苹果数据集,解决图像数据不足问题。基于构建的数据集,使用遗传算法优化K-means++聚类生成自适应锚框,提高模型定位准确性。试验结果表明,改进模型对可抓取和不可直接抓取苹果的精度均值分别为96.16%和86.95%,平均精度均值为92.79%,较传统Faster R-CNN提升15.68个百分点;对可抓取和不可直接抓取的苹果定位精度分别为97.14%和88.93%,较传统Faster R-CNN分别提高12.53个百分点和40.49个百分点;内存占用量减少38.20%,每帧平均计算时间缩短40.7%,改进后的模型参数量小且实时性好,能够更好地应用于果实采摘机器人视觉系统。 相似文献
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海参目标检测是实现海参自动化捕捞的前提。为了解决复杂海底环境下背景和目标颜色相近以及遮挡导致的目标漏检问题,本文在Faster R-CNN框架下,提出了Swin-RCNN目标检测算法。该算法的骨干网络采用Swin Transformer,同时在结构上融入了多尺度特征提取层和实例分割功能,提高了算法的自适应特征融合能力,从而提高了模型在复杂环境下对不同尺寸海参的识别能力。实验结果表明：本文方法对海参检测的平均精度均值（mAP）达到94.47%,与Faster R-CNN、SSD、YOLO v5、YOLO v4、YOLO v3相比分别提高4.49、4.56、4.46、11.78、22.07个百分点。 相似文献
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棉铃作为棉花重要的产量与品质器官,单株铃数、铃长、铃宽等相关表型性状一直是棉花育种的重要研究内容。为解决由于叶片遮挡导致传统静态图像检测方法无法获取全部棉铃数量的问题,提出了一种以改进Faster R-CNN、Deep Sort和撞线匹配机制为主要算法框架的棉铃跟踪计数方法,以实现在动态视频输入情况下对盆栽棉花棉铃的数量统计。采用基于特征金字塔的Faster R-CNN目标检测网络,融合导向锚框、Soft NMS等网络优化方法,实现对视频中棉铃目标更精确的定位;使用Deep Sort跟踪器通过卡尔曼滤波和深度特征匹配实现前后帧同一目标的相互关联,并为目标进行ID匹配;针对跟踪过程ID跳变问题设计了掩模撞线机制以实现动态旋转视频棉铃数量统计。试验结果表明：改进Faster R-CNN目标检测结果最优,平均测量精度mAP75和F1值分别为0.97和0.96,较改进前分别提高0.02和0.01;改进Faster R-CNN和Deep Sort跟踪结果最优,多目标跟踪精度为0.91,较Tracktor和Sort算法分别提高0.02和0.15;单株铃数计数结果决定系数、均方... 相似文献
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基于改进CenterNet的玉米雄蕊无人机遥感图像识别 总被引：2，自引：0，他引：2
为准确识别抽雄期玉米雄蕊实现监测玉米长势、植株计数和估产,基于无锚框的CenterNet目标检测模型,通过分析玉米雄蕊的尺寸分布,并在特征提取网络中添加位置坐标,从而提出一种改进的玉米雄蕊识别模型。针对雄蕊尺寸较小的特点,去除CenterNet网络中对图像尺度缩小的特征提取模块,在降低模型参数的同时,提高检测速度。在CenterNet特征提取模型中添加位置信息,提高定位精度,降低雄蕊漏检率。试验结果表明,与有锚框的YOLO v4、Faster R-CNN模型相比,改进的CenterNet雄蕊检测模型对无人机遥感影像的玉米雄蕊识别精度达到92.4%,分别高于Faster R-CNN和YOLO v4模型26.22、3.42个百分点;检测速度为36f/s,分别比Faster R-CNN和YOLO v4模型高32、23f/s。本文方法能够准确地检测无人机遥感图像中尺寸较小的玉米雄蕊,为玉米抽雄期的农情监测提供参考。 相似文献
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为快速准确获取玉米收获过程中遗失籽粒数信息,进行收割损失调节等管理,对比评估了单阶段和两阶段主流目标检测网络对田间玉米籽粒计数的性能。首先,利用RGB相机获取包含不同背景和不同光照的图像数据,并进一步生成数据集;其次,构建籽粒识别的不同目标检测网络,包括Mask R-CNN、EfficientDet-D5、YOLOv5-L、YOLOX-L,并利用所采集的420幅有效图像对构建的四种网络进行训练、验证、测试,图像数分别为200、40和180幅;最后,依据测试集图像的识别结果进行籽粒计数性能评价。试验结果表明,YOLOv5-L网络对测试集图像检测的平均精度为78.3%,模型尺寸仅为89.3 MB;籽粒计数的检测正确率、漏检率和F1值分别为90.7%、9.3%和91.1%,处理速度为55.55 f/s,识别与计数性能均优于Mask R-CNN、EfficientDet-D5和YOLOX-L网络,并对具有不同地表遮挡程度和籽粒聚集状态的图像具有较强的鲁棒性。深度学习目标检测网络YOLOv5-L可实现实际作业中玉米收获损失籽粒的实时监测,精度高、适用性强。 相似文献
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针对小麦考种过程中籽粒堆积、粘连和遮挡现象导致计数准确率低等问题,本文基于电磁振动原理设计了高通量小麦籽粒振动分离装置,通过分析受力探讨了籽粒离散分离程度的主要影响因素,并引入二阶离散系数建立了籽粒离散度等级评价方法。在此基础上,引入Swin Transformer模块构建YOLO v7-ST模型,对不同离散度等级下小麦籽粒进行计数性能测试。试验结果表明,YOLO v7-ST模型在3种离散度等级下平均计数准确率、F1值和平均计数时间的总平均值分别为99.16%、93%和1.19 s,相较于YOLO v7、YOLO v5和Faster R-CNN模型,平均计数准确率分别提高1.03、2.34、15.44个百分点,模型综合评价指标F1值分别提高2、3、16个百分点,平均计数时间较YOLO v5和Faster R-CNN分别减少0.41 s和0.36 s,仅比YOLO v7模型增大0.09 s。因此,YOLO v7-ST模型可实现多种离散度等级下不同程度籽粒遮挡和粘连问题的准确快速检测,大幅提高小麦考种效率。 相似文献
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针对当前除草机器人杂草识别定位不准确、实时性差等问题,提出一种基于Faster R-CNN的草坪杂草识别算法。该方法首先使用快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法训练初始化模型,然后通过在网络池化层后添加生成对抗网络(GAN)噪声层来提高网络的鲁棒性。试验结果表明,该种方法在正常拍摄的测试集图片中识别率达到97.05%,在加噪图片测试集的识别率达到95.15%,识别结果均优于传统的机器学习方法。同时,本方法具有识别速度快的特点,可用于实时检测,在园林杂草清理等方面具有应用价值。 相似文献
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智能虫情测报灯下害虫的精准识别和分类是实现稻田虫情预警的前提,为解决水稻害虫图像识别过程中存在分布密集、体态微小、易受背景干扰等造成识别精度不高的问题,提出了一种基于MS-YOLO v7（Multi-Scale-YOLO v7）轻量化稻飞虱识别分类方法。首先,采用稻飞虱害虫诱捕装置搭建稻飞虱害虫采集平台,获取的稻飞虱图像构成ImageNet数据集。然后,MS-YOLO v7目标检测算法采用GhostConv轻量卷积作为主干网络,减小模型运行的参数量;在Neck部分加入CBAM注意力机制模块,有效强调稻飞虱区别度较高的特征通道,抑制沉冗无用特征,准确提取稻飞虱图像中的关键特征,动态调整特征图中不同通道的权重;将SPPCSPS空间金字塔池化模块替换SPPFS金字塔池化模块,提高网络模型对各分类样本的特征提取能力;同时将YOLO v7模型中的SiLU激活函数替换为Mish激活函数,增强网络的非线性表达能力。试验结果表明,改进后的MS-YOLO v7在测试集上的模型平均精度均值（Mean average precision,mAP）为95.7%,精确率（Precision）为96.4%,召回率（Recall）为94.2%,与Faster R-CNN、SSD、YOLO v5、YOLO v7网络模型相比mAP分别提高2.1、3.4、2.3、1.6个百分点,F1值分别提高2.7、4.1、2.5、1.4个百分点。改进后的模型内存占用量、参数量、浮点运算数分别为63.7MB、2.85×107、7.84×1010,相比YOLO v7模型分别缩减12.5%、21.7%、25.4%,MS-YOLO v7网络模型对稻飞虱种间害虫均能实现高精度的识别与分类,具有较好的鲁棒性,可为稻田早期稻飞虱虫情预警提供技术支持。 相似文献
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为提高梨叶片病害发生程度诊断的效率和准确性,本文提出基于全局上下文级联R-CNN网络（Global context Cascade R-CNN,GC-Cascade R-CNN）的梨叶病斑计数方法。模型的主干特征提取网络嵌入全局上下文模块（Global context feature model, GC-Model）,建立有效的长距离和通道依赖,增强目标特征信息。引入特征金字塔网络（Feature pyramid network, FPN）融合浅层细节特征和深层丰富语义特征。使用ROI Align替换ROI Pooling进行区域特征聚集,增强目标特征表达。最后利用多层级联网络对目标区域进行边框回归和分类,完成病斑计数任务。在梨叶病斑图像测试中,模型的各类病斑平均精确率均值（Mean average precision, mAP）达89.4%,检测单幅图像平均耗时为0.347 s。结果表明,模型能够有效地从梨叶片病害图像中检测出多类病斑目标,尤其对叶片炭疽病斑检测效果提升显著;不同种类梨叶片病害病斑计数值与真实值回归实验决定系数R2均大于0.92,表明模型病斑计数... 相似文献
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针对目前植物解剖表型的测量与分析过程自动化低，难以应对复杂解剖表型的提取和识别的问题，以柑橘主叶脉为研究对象，提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask region convolutional neural network, Mask R-CNN)的主叶脉显微图像实例分割模型，以残差网络ResNet50和特征金字塔(Feature pyramid network, FPN)为主干特征提取网络，在掩膜(Mask)分支上添加一个新的感兴趣区域对齐层(Region of interest Align, RoI-Align),提升Mask分支的分割精度。结果表明，该网络架构能够精准地对柑橘主叶脉横切面中的髓部、木质部、韧皮部和皮层细胞进行识别分割。Mask R-CNN模型对髓部、木质部、韧皮部和皮层细胞的分割平均精确率(交并比(IoU)为0.50)分别为98.9%、89.8%、95.7%和97.2%,对4个组织区域的分割平均精确率均值(IoU为0.50)为95.4%。与未在Mask分支添加RoI-Align的Mask R-CNN相比，精度提升1.6个百分点。研究结果表明，Mask R-CN... 相似文献
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针对光照不均、噪声大、拍摄质量不高的夜晚水下环境,为实现夜晚水下图像中鱼类目标的快速检测,利用计算机视觉技术,提出了一种基于改进Cascade R-CNN算法和具有色彩保护的MSRCP（Multi-scale Retinex with color restoration）图像增强算法的夜晚水下鱼类目标检测方法。首先针对夜晚水下环境的视频数据,根据时间间隔,截取出相应的夜晚水下鱼类图像,对截取的原始图像进行MSRCP图像增强。然后采用DetNASNet主干网络进行网络训练和水下鱼类特征信息的提取,将提取出的特征信息输入到Cascade R-CNN模型中,并使用Soft-NMS候选框优化算法对其中的RPN网络进行优化,最后对夜晚水下鱼类目标进行检测。实验结果表明,该方法解决了夜晚水下环境中的图像降质、鱼类目标重叠检测问题,实现了对夜晚水下鱼类目标的快速检测,对夜晚水下鱼类图像目标检测的查准率达到95.81%,比Cascade R-CNN方法提高了11.57个百分点。 相似文献
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基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类方法 总被引：4，自引：0，他引：4
针对当前稻飞虱图像识别研究中自动化程度较低、识别精度不高的问题,提出了一种基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类方法。首先,根据稻飞虱的生物特性,采用本团队自主研发的野外昆虫图像采集装置,自动获取稻田稻飞虱及其他昆虫图像;采用VIA为数据集制作标签,将数据集分为稻飞虱和非稻飞虱两类,并通过迁移学习在Res Net50框架上训练数据;最后,基于Mask R-CNN分别对稻飞虱、非稻飞虱、存在干扰以及存在黏连和重合的昆虫图像进行分类实验,并与传统图像分类算法(SVM、BP神经网络)和Faster R-CNN算法进行对比。实验结果表明,在相同样本条件下,基于迁移学习和Mask R-CNN的稻飞虱图像分类算法能够快速、有效识别稻飞虱与非稻飞虱,平均识别精度达到0. 923,本研究可为稻飞虱的防治预警提供信息支持。 相似文献
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基于改进卷积神经网络的在体青皮核桃检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
采摘机器人对核桃采摘时,需准确检测到在体核桃目标。为实现自然环境下青皮核桃的精准识别,研究了基于改进卷积神经网络的青皮核桃检测方法。以预训练的VGG16网络结构作为模型的特征提取器,在Faster R-CNN的卷积层加入批归一化处理、利用双线性插值法改进RPN结构和构建混合损失函数等方式改进模型的适应性,分别采用SGD和Adam优化算法训练模型,并与未改进的Faster R-CNN对比。以精度、召回率和F1值作为模型的准确性指标,单幅图像平均检测时间作为速度性能评价指标。结果表明,利用Adam优化器训练得到的模型更稳定,精度高达97.71%,召回率为94.58%,F1值为96.12%,单幅图像检测耗时为0.227s。与未改进的Faster R-CNN模型相比,精度提高了5.04个百分点,召回率提高了4.65个百分点,F1值提升了4.84个百分点,单幅图像检测耗时降低了0.148s。在园林环境下,所提方法的成功率可达91.25%,并且能保持一定的实时性。该方法在核桃识别检测中能够保持较高的精度、较快的速度和较强的鲁棒性,能够为机器人快速长时间在复杂环境下识别并采摘核桃提供技术支撑。 相似文献
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针对基础卷积神经网络识别苹果园害虫易受背景干扰及重要特征表达能力不强问题，提出一种基于改进Mask R-CNN的苹果园害虫识别方法。首先，基于Haar特征方法对多点采集得到的苹果园害虫图像进行迭代初分割，提取害虫单体图像样本，并对该样本进行多途径扩增，得到用于深度学习的扩增样本数据集。其次，对Mask R-CNN中的特征提取网络进行优化，采用嵌入注意力机制模块CBAM的ResNeXt网络作为改进模型的Backbone,增加模型对害虫空间及语义信息的提取，有效避免背景对模型性能的影响；同时引入Boundary损失函数，避免害虫掩膜边缘缺失及定位不准确问题。最后，以原始Mask R-CNN模型作为对照模型，平均精度均值作为评价指标进行试验。结果表明，改进Mask R-CNN模型平均精度均值达到96.52%,相比于原始Mask R-CNN模型，提高4.21个百分点，改进Mask R-CNN可精准有效识别苹果园害虫，为苹果园病虫害绿色防控提供技术支持。 相似文献