共查询到17条相似文献，搜索用时 156 毫秒
1.
为实现香梨自动化采摘,本文以YOLO v7-S为基础模型,针对果园中香梨果实、果叶和枝干之间相互遮挡,不易精准检测的问题,设计了一种轻量化香梨目标检测M-YOLO v7-SCSN+F模型。该模型采用MobileNetv3作为骨干特征提取网络,引入协同注意力机制(Coordinate attention,CA)模块,将YOLO v7-S中的损失函数CIoU替换为SIoU,并联合Normalized Wasserstein distance (NWD)小目标检测机制,以增强网络特征表达能力和检测精度。基于傅里叶变换（Fourier transform,FT）的数据增强方法,通过分析图像频域信息和重建图像振幅分量生成新的图像数据,从而提高模型泛化能力。实验结果表明,改进的M-YOLO v7-SCSN+F模型在验证集上的平均精度均值（mAP）、精确率和召回率分别达到97.23%、97.63%和93.66%,检测速度为69.39f/s,与Faster R-CNN、SSD、YOLO v3、YOLO v4、YOLO v5s、YOLO v7-S、YOLO v8n、RT-DETR-R50模型在验证集上进行性能比较,其平均精度均值（mAP)分别提高14.50、26.58、3.88、2.40、1.58、0.16、0.07、0.86个百分点。此外,改进的M-YOLO v7-SCSN+F模型内存占用量与YOLO v8n和RT-DETR-R50检测模型对比减少16.47、13.30MB。本文提出的检测模型对成熟期香梨具有很好的目标检测效果,为背景颜色相近小目标检测提供参考,可为香梨自动化采摘提供有效的技术支持。 相似文献
2.
针对自然环境下棉花叶片病害检测难度大和人工设计特征提取器难以获取与棉叶病虫害相近特征表达的问题,提出一种改进的注意力机制YOLO v7算法（CBAM-YOLO v7）。该模型在YOLO v7模型基础上,在Backbone与Head中间增加注意力机制CBAM,并在Head部进行4倍下采样,然后将CBAM-YOLO v7模型用于棉叶病虫害识别,并与YOLO v5和YOLO v7进行对比试验。试验结果表明：蚜虫和正常叶片检测方面,YOLO v7可取得好的检测结果;CBAM-YOLO v7对黄萎病、棉盲蝽、红蜘蛛棉叶病虫害图像检测的准确率高于其他模型。CBAM-YOLO v7的mAP为85.5%,相较于YOLO v5提高21个百分点,相较于YOLO v7提高4.9个百分点;单幅图检测耗时为29.26ms,可为棉叶病害在线监测提供理论基础。 相似文献
3.
针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR)增强算法对部分图像数据进行预处理,提高边缘细节模糊的图像清晰度,降低图像中的阴影干扰。使用轻量级网络PP-LCNet重置了识别模型中的特征提取网络,减少模型参数量。采用Ghost卷积模块轻量化特征融合网络,进一步降低计算量。为了弥补轻量化造成的模型性能损耗,在特征融合网络末端添加基于标准化的注意力模块(Normalization-based attention module,NAM),增强模型对杂草和玉米幼苗的特征提取能力。此外,通过优化主干网络注意力机制的激活函数来提高模型的非线性拟合能力。在自建数据集上进行实验,实验结果显示,与当前主流目标检测算法YOLO v5s以及成熟的轻量化目标检测算法MobileNet v3-YOLO v5s、ShuffleNet v2-YOLO v5s比较,轻量化后杂草识别模型内存占用量为6.23MB,分别缩小54.5%、12%和18%;平均精度均值(Mean average precision,mAP)为97.8%,分别提高1.3、5.1、4.4个百分点。单幅图像检测时间为118.1ms,达到了轻量化要求。在保持较高模型识别精度的同时大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行农田杂草识别提供技术支持。 相似文献
4.
针对油茶果体积小、分布密集、颜色多变等特点,为实现自然复杂场景下油茶果的快速精准定位,并依据果实的疏密分布,确定恰当的自动振荡采收装置夹持位置,利用YOLO v5s卷积神经网络模型,开展了自然环境下油茶果图像检测方法研究,用3 296幅油茶果图像制作PASCAL VOC的数据集,对网络进行了150轮训练,得到的最优权值模型准确率为90.73%,召回率为98.38%,综合评价指标为94.4%,平均检测精度为98.71%,单幅图像检测时间为12.7 ms,模型占内存空间为14.08 MB。与目前主流的一阶检测算法YOLO v4-tiny和RetinaNet相比,其精确率分别提高了1.99个百分点和4.50个百分点,召回率分别提高了9.41个百分点和10.77个百分点,时间分别降低了96.39%和96.25%。同时结果表明,该模型对密集、遮挡、昏暗环境和模糊虚化情况下的果实均能实现高精度识别与定位,具有较强的鲁棒性。研究结果可为自然复杂环境下油茶果机械采收及小目标检测等研究提供借鉴。 相似文献
5.
针对苹果采摘机器人识别算法包含复杂的网络结构和庞大的参数体量,严重限制检测模型的响应速度问题,本文基于嵌入式平台,以YOLO v4作为基础框架提出一种轻量化苹果实时检测方法(YOLO v4-CA)。该方法使用MobileNet v3作为特征提取网络,并在特征融合网络中引入深度可分离卷积,降低网络计算复杂度;同时,为弥补模型简化带来的精度损失,在网络关键位置引入坐标注意力机制,强化目标关注以提高密集目标检测以及抗背景干扰能力。在此基础上,针对苹果数据集样本量小的问题,提出一种跨域迁移与域内迁移相结合的学习策略,提高模型泛化能力。试验结果表明,改进后模型的平均检测精度为92.23%,在嵌入式平台上的检测速度为15.11f/s,约为改进前模型的3倍。相较于SSD300与Faster R-CNN,平均检测精度分别提高0.91、2.02个百分点,在嵌入式平台上的检测速度分别约为SSD300和Faster R-CNN的1.75倍和12倍;相较于两种轻量级目标检测算法DY3TNet与YOLO v5s,平均检测精度分别提高7.33、7.73个百分点。因此,改进后的模型能够高效实时地对复杂果园环境中的苹果进行检测,适宜在嵌入式系统上部署,可以为苹果采摘机器人的识别系统提供解决思路。 相似文献
6.
为快速、全面的监测大田小麦病害,并结合小麦发病特征实现对小麦不同生长部位的病害进行识别,设计了一款便携式小麦白粉病病害检测装置,其由双相机采集模块和主控模块组成,配合病害检测软件系统实现对小麦多部位的白粉病害采集与检测。为保证模型在检测装置部署的可行性,提出了一种基于YOLO v7-tiny模型轻量化改进的白粉病目标检测模型(YOLO v7tiny-ShuffleNet v1,YT-SFNet)。为验证该轻量化模型的准确率和检测速度,与YOLO v7-tiny模型进行训练对比,结果表明YT-SFNet模型相较于YOLO v7-tiny在平均精度上提高了0.57个百分点;在检测时间和模型内存占用量上分别下降了2.4 ms和3.2 MB。最后将轻量化模型和软件系统移植至装置主控模块,制作测试集对装置的检测准确率和检测速度进行了性能测试。其对于测试集的识别准确率为86.2%,检测速度上有较好的稳定性,且单幅病害图像从处理、检测及显示保存的全过程平均耗时为0.507 9 s。 相似文献
7.
为在自然环境下自动准确地检测樱桃番茄果实的成熟度,实现樱桃番茄果实自动化采摘,根据成熟期樱桃番茄果实表型特征的变化以及国家标准GH/T 1193—2021制定了5级樱桃番茄果实成熟度级别(绿熟期、转色期、初熟期、中熟期和完熟期),并针对樱桃番茄相邻成熟度特征差异不明显以及果实之间相互遮挡问题,提出一种改进的轻量化YOLO v7模型的樱桃番茄果实成熟度检测方法。该方法将MobileNetV3引入YOLO v7模型中作为骨干特征提取网络,以减少网络的参数量,同时在特征融合网络中加入全局注意力机制(Global attention mechanism, GAM)模块以提高网络的特征表达能力。试验结果表明,改进的YOLO v7模型在测试集下的精确率、召回率和平均精度均值分别为98.6%、98.1%和98.2%,单幅图像平均检测时间为82 ms,模型内存占用量为66.5 MB。对比Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v5s和YOLO v7模型,平均精度均值分别提升18.7、0.2、0.3、0.1个百分点,模型内存占用量也最少。研究表明改进的YOLO v7模型能够为樱桃番茄果实的自... 相似文献
8.
利用深度学习实现视觉检测技术对自然环境下树上木瓜成熟度的识别,从而监测木瓜生长期成熟度有重要意义。针对目前木瓜的成熟度主要以人工判断为主,缺乏对木瓜成熟度快速、准确的自动检测方法问题,本研究基于轻量化YOLO v5-Lite模型,对自然环境下木瓜成熟度检测方法进行研究,通过采集的1 386幅木瓜图像,训练得到最优权值模型。实验结果表明,该模型对木瓜检测mAP为92.4%,与目前主流的轻量化目标检测算法YOLO v5s、YOLO v4-tiny以及两阶段检测算法Faster R-CNN相比,其mAP分别提高1.1、5.1、4.7个百分点;此外,在保证检测精度的前提下,检测时间为7 ms,且模型内存占用量仅为11.3 MB。同时,该模型对不同拍摄距离、不同遮挡情况、不同光照情况下的果实均能实现准确识别,能够快速有效地识别出复杂背景下木瓜果实的成熟度,具有较强的鲁棒性,可以为木瓜果园的产量估计和采摘机器的定位检测提供技术支持。 相似文献
9.
为在有限的嵌入式设备资源下达到实时检测要求,提出一种基于改进YOLO v5的百香果轻量化检测模型（MbECA-v5）。首先,使用MobileNetV3替换主干特征提取网络,利用深度可分离卷积代替传统卷积减少模型的参数量。其次,嵌入有效通道注意力网络（ECANet）关注百香果整体,引入逐点卷积连接特征提取网络和特征融合网络,提高网络对百香果图像的特征提取能力和拟合能力。最后,运用跨域与域内多轮训练相结合的迁移学习策略提高网络检测精度。试验结果表明,改进后模型的精确率和召回率为95.3%和88.1%;平均精度均值为88.3%,较改进前提高0.2个百分点。模型计算量为6.6 GFLOPs,体积仅为6.41MB,约为改进前模型的1/2,在嵌入式设备实时检测速度为10.92f/s,约为SSD、Faster RCNN、YOLO v5s模型的14倍、39倍、1.7倍。因此,基于改进YOLO v5的轻量化模型提高了检测精度和大幅降低了计算量和模型体积,在嵌入式设备上能够高效实时地对复杂果园环境中的百香果进行检测。 相似文献
10.
芽眼检测是马铃薯种薯智能切块首先要解决的问题,为实现种薯芽眼精准高效检测,提出了一种基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法。首先通过加入CBAM注意力机制,加强对马铃薯种薯芽眼图像的特征学习和特征提取,同时弱化与芽眼相似的马铃薯种薯表面背景对检测结果的影响。其次引入加权双向特征金字塔BiFPN增加经骨干网络提取的种薯芽眼原始信息,为不同尺度特征图赋予不同权重,使得多尺度特征融合更加合理。最后替换为改进的高效解耦头Decoupled Head区分回归和分类,加快模型收敛速度,进一步提升马铃薯种薯芽眼检测性能。试验结果表明,改进YOLO v5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为93.3%、93.4%和95.2%;相比原始YOLO v5s模型,平均精度均值提高3.2个百分点,准确率、召回率分别提高0.9、1.7个百分点;不同模型对比分析表明,改进YOLO v5s模型与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v6、YOLOX和YOLO v7等模型相比有着较大优势,平均精度均值分别提高8.4、3.1、9.0、12.9、4.4个百分点。在种薯自动切块芽眼检测试验中,改进Y... 相似文献
11.
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
12.
荔枝是广东岭南特色水果产业之一，又是广东十大特色作物之一。尽管近年来荔枝现代生产技术有了较大的提高，但广东气候条件容易引起病虫害发生，对露天生长的广东荔枝的产量和品质造成严重的不利影响，阻碍荔枝产业发展和种植户增收。做好荔枝病虫害防治工作，对推进荔枝品牌产业发展、荔枝种植户增收具有重要现实意义。该文采用卷积神经网络算法开展荔枝病虫害图像识别技术的研究与应用，主要包括两个方面内容。一是探讨荔枝病虫害图像识别技术。二是以广州智慧农业气象服务平台为载体，探索构建新型的病虫害气象防御体系，也就是给荔枝种植户既提供荔枝病虫害图像智能识别服务，又提供病虫害小百科知识、防治建议，更为种植户构建“个人空间”，实现靶向预警，并逐步构建个性化荔枝基地病虫害预测预警模型，探索荔枝病虫害预测诊断相结合的服务模式。因此，既探讨图像识别技术如何实现又研究立体式防御措施是该文的创新点。 相似文献
13.
为实现作物病害早期识别,本文提出一种基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期检测模型,以CSPD-arknet为主干特征提取网络,YOLO v5 stride-2卷积替换为SPD-Conv模块,分别为主干网络中的5个stride-2卷积层和Neck中的2个stride-2卷积层,可以提高其准确性,同时保持相同级别的参数大小,并向下阶段输出3个不同尺度的特征层;为增强建模通道之间的相互依赖性,自适应地重新校准通道特征响应,引入SE机制提升特征提取能力;为减少模型计算量,提高模型速度,引入SPPF。经测试,改进后YOLO v5网络检测性能最佳,mAP为95.7%,相比YOLO v3、YOLO v4、SSD和YOLO v5网络分别提高4.7、8.8、19.0、3.5个百分点。改进后模型相比改进前对不同温度梯度下的作物病害检测也有提高,5个梯度mAP分别为91.0%、91.6%、90.4%、92.6%和94.0%,分别高于改进前3.6、1.5、7.2、0.6、0.9个百分点。改进YOLO v5网络内存占用量为13.755MB,低于改进前基础模型3.687MB。结果表明,改进YOLO v5可以准确快速地实现病害早期检测。 相似文献
14.
针对蚕茧加工过程中人工目测下茧效率低的问题,采用机器视觉的检测方法代替人工检测下茧。首先,根据图像采集系统成像的景深为线阵扫描相机选择合适的拍摄距离,并通过采样频率的计算进一步配置图像采集系统的参数;然后,用采集得到的线阵图像合成面阵图像构建下茧检测数据集;最后,以YOLO v4目标检测模型为基础模型设计出下茧实时检测模型(Inferior cocoons net, ICNet)。该模型通过K-means算法对下茧检测数据集聚类分析来预置候选框参数提升模型精度;采用模型深度调控的方法进行模型压缩,以降低模型权重所占储存空间,提升模型速度;设计轻量级卷积模块构建轻量级特征提取网络进一步提升模型的速度。实验结果表明,本文设计的ICNet下茧实时检测模型较原YOLO v4基础模型平均检测精度提升1.87个百分点,达到95.55%,模型权重所占储存空间压缩40.82%,降为145.00 MB,平均检测速度提升91.65%,达到49.37帧/s。 相似文献
15.
月季病虫害严重影响月季产量和观赏性,将目标检测算法应用到月季病虫害检测中有利于提高月季病虫害检测效率,对实现月季智能化种植培育起到重要支撑作用。针对实际种植场景中复杂背景对病虫害检测的影响,以及病虫害形状大小特点,提出两阶段月季病虫害检测方法TSDDP,首先添加调优后的Inception模块改进YOLOv3模型特征提取与融合能力对自然环境下拍摄的月季多叶片图像进行叶片检测,去除复杂背景中存在的影响因素,然后通过K-means聚类Anchor box优化Faster R-CNN以满足月季病虫害目标检测需求,基于叶片检测结果对叶片病虫害进行检测。通过比较YOLOv3、Faster R-CNN和TSDDP对自然环境下的月季多叶片病虫害检测效果,试验结果表明TSDDP的检测精度和定位准确度均高于其他算法,最终病虫害平均检测精度达到82.26%,有效减少复杂背景造成误检的同时改善小尺度病虫害的检测和定位效果。 相似文献
16.
为使巡检机器人能够对体积小且密集、形态多变、数量多且分布不均的害虫进行高效精准识别,提出了一种基于改进YOLO v7的害虫识别方法。该方法将CSP Bottleneck与基于移位窗口Transformer(Swin Transformer)自注意力机制相结合,提高了模型获取密集害虫目标位置信息的能力;在路径聚合部分增加第4检测支路,提高模型对小目标的检测性能;将卷积注意力模块(CBAM)集成到YOLO v7模型中,使模型更加关注害虫区域,抑制背景等一般特征信息,提高被遮挡害虫的识别精确率;使用Focal EIoU Loss损失函数减少正负样本不平衡对检测结果的影响,提高识别精度。采用基于实际农田环境建立的数据集的实验结果表明,改进后算法的精确率、召回率及平均精度均值分别为91.6%、82.9%和88.2%,较原模型提升2.5、1.2、3个百分点。与其它主流模型的对比实验结果表明,本文方法对害虫的实际检测效果更优,对解决农田复杂环境下害虫的精准识别问题具有参考价值。 相似文献
17.
针对养殖池塘内单环刺螠自动采捕和产量预测应用需求，提出一种基于深度学习的单环刺螠洞口识别方法，以适用于自动采捕船的嵌入式设备。该方法通过将YOLO v4的主干网络CSPDarkNet53替换为轻量型网络Mobilenet v2，降低网络参数量，提升检测速度，并在此基础上使用深度可分离卷积块代替原网络中Neck和Detection Head部分的普通卷积块，进一步降低模型参数量；选取带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration，MSRCR)增强算法进行图像增强；利用K-means++算法对数据集进行重新聚类，对获得的新锚点框尺寸进行线性缩放优化，以提高目标检测效果。在嵌入式设备Jetson AGX Xavier上部署训练好的模型，对水下单环刺螠洞口检测的平均精度均值（Mean average precision，mAP）可达92.26%，检测速度为36f/s，模型内存占用量仅为22.2MB。实验结果表明，该方法实现了检测速度和精度的平衡，可满足实际应用场景下模型部署在单环刺螠采捕船嵌入式设备的需求。 相似文献