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为了提高番茄穴盘苗分级检测精度,该研究提出了改进YOLOv5s目标检测模型,并通过迁移学习对番茄穴盘病苗识别精度进行优化。采用轻量级网络EfficientNetv2的Backbone部分作为特征提取网络,保留YOLOv5s中的SPPF空间金字塔池化模块,压缩模型参数数量以减少计算量;更改模型Neck部分原始上采样模块为CARAFE轻量级上采样模块,在引入很少参数量的情况下提高模型精度;同时将PANet替换为BiFPN,引入特征权重信息,增强不同尺度特征融合能力;引入有效多尺度注意力机制(efficient multi-scale attention,EMA),提高对番茄苗的关注,减少背景干扰;替换CIoU损失函数为SIoU损失函数,考虑真实框与预测框之间的方向匹配,提高模型收敛效果。试验结果表明,改进的YOLOv5s目标检测模型经过迁移学习训练后,平均精度均值达到95.6%,较迁移学习前提高了0.7个百分点;与原YOLOv5s模型相比,改进YOLOv5s模型平均精度均值提升2.6个百分点;改进YOLOv5s模型的参数量、计算量和权重大小分别为原YOLOv5s模型的53.1%、20.0%... 相似文献
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为提高自然环境下生姜叶片病虫害的识别精确率，提出一种基于改进YOLOv5s的生姜叶片病虫害识别模型。建立了田间不同自然环境条件下的生姜叶片病虫害数据集，为保证模型在田间移动设备上流畅运行，实现网络模型的轻量化，在YOLOv5s中引入GhostNet网络中的Ghost模块和Ghost BottleNeck结构。同时，为避免生姜叶片病虫害图像小目标特征丢失的情况，增强图像特征提取，加入CA注意力机制模块，提升生姜叶片病虫害的识别准确率和定位精确度。改进后的模型参数量、计算量和权重文件大小分别为YOLOv5s模型的52.0%、50.6%和55.2%，对生姜叶片病虫害识别平均精度均值达到了83.8%。与Faster-RCNN、SSD、YOLOv4、YOLOv5s、Tea-YOLOv5s等算法相比，平均精度均值分别提高37.6、39.1、22.5、1.5、0.7个百分点，将改进后的目标检测模型部署在Jetson Orin NX开发板上，并使用TensorRT、Int8量化和CUDA等方法对检测模型加速，加速后的模型检测速度为74.3帧/s，满足实时检测的要求，测试结果显示，改进后的模型减少了漏检、误检的情况，并且对目标定位更加精准，适用于自然环境下生姜叶片病虫害的精准识别，为后续生姜机械自动化施药作业提供技术理论支持。 相似文献
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为解决自然环境中苹果叶片病害检测场景复杂、小目标病害检测难度高以及模型参数大无法在移动端和嵌入式设备部署等问题,提出一种基于YOLOv5s的苹果叶片小目标病害轻量化检测方法。该方法将YOLOv5s的骨干网络更改为ShuffleNet v2轻量化网络,引入CBAM（convolutional block attention module）注意力模块使模型关注苹果叶片小目标病害,添加改进RFB-s（receptive field block-s）支路获取多尺度特征,提高苹果叶片病害检测精度,并更改边界框回归损失函数为SIoU（scylla-intersection over union）,增强病斑定位能力。试验表明改进后的YOLOv5s模型在IoU大于0.5时的平均精度均值（mean average precision,mAP0.5）和每秒传输帧数（frame per second,FPS）分别达到90.6%和175帧/s,对小目标的平均检测准确率为38.2%,与基准模型YOLOv5s相比,其mAP0.5提升了0.8个百分点,参数量减少了6.17 MB,计算量减少了13.8 G,对小目标的检测准确率提高了3个百分点。改进后的YOLOv5s目标检测模型与Faster R-CNN、SSD、YOLOv5m、YOLOv7、YOLOv8和YOLOv5s目标检测模型相比,具有最小的参数量和计算量,对小目标病害叶斑病和锈病的检测准确率分别提高了1.4、4.1、0.5、5.7、3.5、3.9和1.5、4.3、1.2、2.1、4、2.6个百分点,该方法为真实自然环境下苹果叶片病害尤其是小目标病害的轻量化检测提供参考依据。 相似文献
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为解决草莓采摘过程中被遮挡及目标较小情况下漏检的问题,同时提升草莓的识别精度与计算速率,该研究提出了一种基于改进的轻量级Mobile-YOLOv5s草莓识别检测算法。首先,为了提高计算效率,使用了轻量化的MobileNetV3网络替代了原始的YOLOv5s主干网络,并引入了Alpha-IoU损失函数以加快模型的收敛速度,提高对重叠目标的识别准确率;其次,考虑到草莓目标较小的情况,使用K-Means++算法对原始YOLO的anchor进行重聚类,并增加了一个检测头,使其更加适应草莓的尺寸。试验结果表明,改进后的网络模型检测帧率为44帧/s,比原模型提升了15.7%;计算量为8.3×109/s,比原模型降低了48%;模型大小为4.5 MB,比原模型降低了41.5%;成熟草莓检测精度为99.5%,均值平均精度为99.4%,相较于原YOLOv5s算法分别提高了3.6和9.2个百分点。改进后的模型可以更快速、准确地识别出各阶段的草莓,为草莓智能化采摘提供技术支撑。 相似文献
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针对目前三七检测算法在复杂田间收获工况下检测精度低、模型复杂度大、移动端部署难等问题,该研究提出一种基于YOLOv5s的轻量化三七目标检测方法。首先,采用GSConv卷积方法替换原始颈部网络的传统卷积,引入Slim-neck轻量级颈部网络,降低了模型复杂度,同时提升了模型精度;其次,使用ShuffleNetv2轻量型特征提取网络对主干网络进行轻量化改进,提升了模型实时检测性能,并采用角度惩罚度量的损失（SIoU）优化边界框损失函数,提升了轻量化后的模型精度和泛化能力。试验结果表明,改进后的PN-YOLOv5s模型参数量、计算量、模型大小分别为原YOLOv5s模型的46.65%、34.18%和48.75%,检测速度提升了1.2倍,F1值较原始模型提升了0.22个百分点,平均精度均值达到了94.20%,较原始模型低0.6个百分点,与SSD、Faster R-CNN、YOLOv4-tiny、YOLOv7-tiny和YOLOv8s模型相比能够更好地平衡检测精度与速度,检测效果更好。台架试验测试结果表明,4种输送分离作业工况下三七目标检测的准确率达90%以上,F1值达86%以上,平均精度均值达87%以上,最低检测速度为105帧/s,实际收获工况下模型的检测性能良好,可为后续三七收获作业质量实时监测与精准分级输送提供技术支撑。 相似文献
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针对目前在水下复杂环境中池塘养殖河蟹与饵料的检测算法存在检测精度低、速度慢等问题,该研究提出了基于改进YOLOv5s（you only look once version 5 small）的河蟹与饵料检测方法。首先,采用轻量化卷积Ghost替换普通卷积,同时利用GhostBottleneck结构替换原主干网络中的残差结构快速提取网络特征,减少模型计算量,满足安卓端的应用要求。其次,为了弥补因网络参数量减少造成网络检测精度稍有降低的问题,借鉴BiFPN（bidirectional feature pyramid network）的思想改进原始YOLOv5s的双向融合骨干网络,以较低的计算成本提高网络对小目标的检测精度。此外,为了帮助网络进一步更好地识别目标,加入了CA（coordinate attention）注意力机制,使得图像中感兴趣的区域能够更准确地被捕获。试验结果表明：该研究改进模型平均精度均值为96.9%,计算量为8.5GFLOPs,与当前主流的单阶段有锚框目标检测算法SSD（single shot multibox detector）和YOLOv3相比,具有更高的检测精度以及更少的计算量。相比于原始YOLOv5s模型,本文改进模型平均精度均值提高了2.2个百分点,计算量和模型内存都降低了40%以上。最后,将改进前后的模型部署到安卓设备上测试。测试结果表明：改进后模型的平均检测速度为148ms/帧,相较于原始模型检测速度提高了20.9%,并且保持了较好的检测效果,平衡了安卓设备对模型检测精度以及速度的性能需求,能够为河蟹养殖投饵量的精准确定提供参考。 相似文献
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为了解决因梭梭和红柳等宿主遮挡、样本分布密集、样本大小不均衡等造成人工种植肉苁蓉检测精度低以及模型参数量过大难以向嵌入式设备移植等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的人工种植肉苁蓉轻量化检测方法。首先,将YOLOv5s的主干网络替换为EfficientNetv2网络,以减少模型参数量和计算复杂度进而实现模型轻量化,便于后期将模型向嵌入式设备部署;其次,为了增强模型对小目标肉苁蓉特征信息的提取能力,将C3模块与Swin Transformer Block进行整合,得到C3STR模块,将其引入主干网络,并将其输出的特征图与Neck网络中的特征图进行融合;最后,在检测头前端与颈项加强网络之间添加CA注意力机制,以弱化背景信息、聚焦目标特征,提高网络检测性能。试验结果表明,该模型对于肉苁蓉的检测精度和准确率分别为89.8%和92.3%,模型的参数量和计算量分别为5.69×106 MB和6.8 GB,权重文件大小为11.9 MB,单幅图像推理时间为8.9 ms,能够实现实时性检测。同其他主流模型相比,改进后的模型的检测精度分别比SSD、Faster R-CNN、YO... 相似文献
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蟹塘中不定期放置不同类型、不同大小的养殖装置影响无人作业船的自动巡航作业,为了提高无人作业船的工作效率和安全性,该研究提出一种改进YOLOv5s的轻量化蟹塘障碍物检测模型,并结合深度相机对蟹塘障碍物进行定位。改进模型从平衡检测速度和检测精度的角度出发,首先将ShuffleNetV2轻量化网络作为主干特征提取网络,大幅缩减模型体积;其次在不增加计算量的同时引入SENet注意力机制,加强对蟹塘障碍物目标的特征感知;接着将SPPF模块改进为SPPFCSPC模块,增强不同尺度下蟹塘障碍物的检测效果;最后采用SIoU损失函数加速模型收敛,提高检测的准确性。改进模型结合RealSense D435i深度相机获取的彩色图像对障碍物进行检测,并得到障碍物中心点在蟹塘坐标系下的三维坐标和障碍物的投影宽度。试验结果表明,改进模型对竹竿、蟹笼、增氧机3类障碍物具有良好的区分度和识别效果,与原始YOLOv5s模型相比,改进模型的参数量和计算量分别减小了62.8%和80.0%,模型大小仅为5.5 MB,单张图像的检测速度达15.2 ms,检测速度提升了44.5%,平均精度均值（mean average prec... 相似文献
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在高架栽培环境下,精准识别草莓果实并分割果梗对提升草莓采摘机器人的作业精度和效率至关重要。该研究在原YOLOv5s模型中引入自注意力机制,提出了一种改进的YOLOv5s模型（ATCSP-YOLOv5s）用于高架草莓的果实识别,并通过YOLOv5s-seg模型实现了果梗的有效分割。试验结果显示,ATCSP-YOLOv5s模型的精确率、召回率和平均精度值分别为97.24%、94.07%、95.59%,较原始网络分别提升了4.96、7.13、4.53个百分点;检测速度为17.3帧/s。此外,YOLOv5s-seg果梗分割模型的精确率、召回率和平均精度值分别为82.74%、82.01%和80.67%。使用ATCSP-YOLOv5s模型和YOLOv5s-seg模型分别对晴天顺光、晴天逆光和阴天条件下的草莓图像进行检测,结果表明,ATCSP-YOLOv5s模型在3种条件下识别草莓果实的平均精度值为95.71%、95.34%、95.56%,较原始网络提升4.48、4.60、4.50个百分点。YOLOv5s-seg模型在3种条件下分割草莓果梗的平均精度值为82.31%、81.53%、82.04%。该研究为草莓采摘机器人的自动化作业提供了理论和技术支持。 相似文献
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采用改进YOLOv4-tiny的复杂环境下番茄实时识别 总被引：7，自引：7，他引：0
实时识别番茄的成熟度是番茄自主采摘车的关键功能。现有目标识别算法速度慢、对遮挡番茄和小番茄识别准确率低。因此,该研究提出一种基于改进YOLOv4-tiny模型的番茄成熟度识别方法。在头部网络（Head network）部分增加一个76×76的检测头（y3）来提高小番茄的识别准确率。为了提高被遮挡番茄的识别准确率,将卷积注意力模块（Convolution Block Attention Module,CBAM）集成到YOLOv4-tiny模型的骨干网络（Backbone network）部分。在深层卷积中使用Mish激活函数替代ReLU激活函数以保证提取特征的准确性。使用密集连接的卷积网络（Densely Connected Convolution Networks, DCCN）来加强全局特征融合,并建立红风铃番茄成熟度识别的数据集。试验结果表明,与YOLOv3、YOLOv4、YOLOv4-tiny、YOLOv5m和YOLOv5l模型相比,改进YOLOv4-tiny-X模型的平均精度均值（mean Average Precision, mAP）分别提高了30.9、0.2、0.7、5.4和4.9个百分点,在Nvidia GTX 2060 GPU 上达到111帧/s的速度,平均精度均值达到97.9%。不同模型的实时测试可视化结果表明,改进模型能够有效解决遮挡和小番茄识别准确率低的问题,可为番茄采摘车研制提供参考。 相似文献
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在香菇栽培中,需要评估其生长发育状态,以便调控栽培环境和采取适当的栽培措施。针对香菇生育期子实体外观特征变化不显著,机器自动采收时部分成熟期香菇子实体易误检和漏检的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv5的香菇子实体生育期识别方法。首先替换YOLOv5模型中上采样模块,采用一种包含上采样预测模块和特征重组模块的轻量级上采样模块;其次在YOLOv5l模型中添加小目标检测层,增加模型对香菇子实体生育期特征信息的提取,提高模型区分香菇生育期和识别小香菇的能力。试验结果表明,改进的 YOLOv5l 模型具有较好的检测能力,平均帧率为 45.25 帧/s,平均精确度均值为92.70%,与SSD、Faster-RCNN、Mushroom-YOLO和YOLOv5相比平均精确度均值分别提升22.6、28.38、6.8和2.5个百分点。该研究方法能够满足对香菇子实体不同生育期识别的精度与速度要求,为香菇子实体生育期识别提供了一种方法参考。 相似文献
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为提高小麦病害检测精度,实现将模型方便快速部署到移动端,该研究提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化小麦病害检测方法。首先,使用PP-LCNet模型替换YOLOv8网络结构的骨干网络,并在骨干网络层引入深度可分离卷积（depthwise separable convolution, DepthSepConv）结构,减少模型参数量,提升模型检测性能;其次,在颈部网络部分添加全局注意力机制（global attention mechanism, GAM）模块,强化特征中语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;然后,引入轻量级通用上采样内容感知重组（content-aware reassembly of features,CARAFE）模块,提高模型对重要特征的提取能力;最后,使用Wise-IoU(weighted interpolation of sequential evidence for intersection over union)边界损失函数代替原损失函数,提升网络边界框回归性能和对小目标病害的检测效果。试验结果表明,对于大田环境下所采集的小麦病害数据集,改进后模型的参数量及... 相似文献
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针对非结构化环境下香梨识别准确率低,检测速度慢的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8n的香梨目标检测方法。使用Min-Max归一化方法,对YOLOv3-tiny、YOLOv5n、YOLO6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n评估选优;以YOLOv8n为基线,进行以下改进：1）使用简化的残差与卷积模块优化部分C2f（CSP bottleneck with 2 convolutions）进行特征融合。2）利用simSPPF（simple spatial pyramid pooling fast）对SPPF（spatial pyramid pooling fast）进行优化。3)引入了PConv(partial convolution)卷积,并提出权重参数共享以实现检测头的轻量化。4）使用Inner-CIoU（inner complete intersection over union）优化预测框的损失计算。在自建的香梨数据集上,指标F0.5分数（F0.5-score）和平均精度均值(mean average precision, mAP)比原模型分别提升0.4和0.5个百分点,达到94.7%和88.3%。在GPU和CPU设备上,检测速度分别提升了34.0%和24.4%,达到了每秒99.4和15.3帧。该模型具有较高的识别准确率和检测速度,为香梨自动化采摘提供了一种精确的实时检测方法。 相似文献
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采用轻量级网络MobileNetV2的酿酒葡萄检测模型 总被引：1，自引：1，他引：0
为提高高分辨率田间葡萄图像中小目标葡萄检测的速度和精度,该研究提出了一种基于轻量级网络的酿酒葡萄检测模型（Wine Grape Detection Model,WGDM）。首先,采用轻量级网络MobileNetV2取代YOLOv3算法的骨干网络DarkNet53完成特征提取,加快目标检测的速度;其次,在多尺度检测模块中引入M-Res2Net模块,提高检测精度;最后,采用平衡损失函数和交并比损失函数作为改进的定位损失函数,增大目标定位的准确性。试验结果表明,提出的WGDM模型在公开的酿酒葡萄图像数据集的测试集上平均精度为81.2%,网络结构大小为44 MB,平均每幅图像的检测时间为6.29 ms;与单发检测器（Single Shot Detector,SSD）、YOLOv3、YOLOv4和快速区域卷积神经网络（Faster Regions with Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）4种主流检测模型相比,平均精度分别提高8.15%、1.10%、3.33%和6.52%,网络结构分别减小了50、191、191和83 MB,平均检测时间分别减少了4.91、7.75、14.84和158.20 ms。因此,该研究提出的WGDM模型对田间葡萄果实具有更快速、更准确的识别与定位,为实现葡萄采摘机器人的高效视觉检测提供了可行方法。 相似文献
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现有的目标检测算法检测茶叶嫩芽的精度较低,为提高茶叶嫩芽的检测精度,该研究提出一种基于改进YOLOv5s网络模型的茶叶嫩芽检测算法。该算法将骨干特征提取网络中的空间金字塔池化结构（spatial pyramid pooling-fast,SPPF）替换为空洞空间卷积池化金字塔结构（atrous spatial pyramid pooling,ASPP）,增强模型对不同分辨率下目标的识别能力;针对茶叶嫩芽的小目标特征,在颈部网络中引入可加权重的双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network,BiFPN）,提高特征融合的效率,同时在颈部网络中的每个集中综合卷积模块（concentrated-comprehensive convolution block,C3）后添加卷积注意力模块（convolutional block attention module,CBAM）来提高模型关注小目标特征的能力。试验结果表明,改进后获得的Tea-YOLOv5s比原模型的准确率（precision,P）、召回率（recall,R）和平均精度值（mean average precision,mAP）分别高出4.4、0.5和4个百分点,且模型鲁棒性强,在多个场景下茶叶嫩芽的检测中具有更高的置信度分数。改进后的模型可为茶叶的产量估计和茶叶采摘机器人的嫩芽识别奠定基础。 相似文献
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快速精准识别棚内草莓的改进YOLOv4-Tiny模型 总被引：5，自引：5，他引：0
为了实现棚内草莓果实的快速精准识别,该研究提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的草莓检测模型。首先,为了大幅度减少模型计算量,采用轻量型网络GhostNet作为特征提取网络,并在GhostBottleneck结构中嵌入卷积注意力模块以加强网络的特征提取能力;其次,在颈部网络中添加空间金字塔池化模块和特征金字塔网络结构,融合多尺度特征提升小目标草莓的检测效果;最后,采用高效交并比损失作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明,改进YOLOv4-Tiny模型权重大小仅为4.68 MB,平均每幅图片的检测时间为5.63 ms,在测试集上的平均精度均值达到92.62%,相较于原YOLOv4-Tiny模型提升了5.77个百分点。与主流的目标检测模型SSD、CenterNet、YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5s相比,改进YOLOv4-Tiny模型平均精度均值分别高出9.11、4.80、2.26、1.22、1.91个百分点,并且模型权重大小和检测速度方面均具有绝对优势,该研究可为后续果实智能化采摘提供技术支撑。 相似文献
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针对目前日光温室损伤程度的统计方法普遍依靠人工目视导致的检测效率低、耗时长、精确度低等问题，该研究提出了一种基于改进YOLOv5s的日光温室损伤等级遥感影像检测模型。首先，采用轻量级MobileNetV3作为主干特征提取网络，减少模型的参数量；其次，利用轻量级的内容感知重组特征嵌入模块（content aware reassembly feature embedding，CARAFE）更新模型的上采样操作，增强特征信息的表达能力，并引入显式视觉中心块（explicit visual center block，EVCBlock）替换和更新颈部层，进一步提升检测精度；最后将目标边界框的原始回归损失函数替换为EIoU（efficient intersection over union）损失函数，提高模型的检测准确率。试验结果表明，与基准模型相比，改进后模型的参数数量和每秒浮点运算次数分别减少了17.91和15.19个百分点，准确率和平均精度均值分别提升了0.4和0.8个百分点；经过实地调查，该模型的平均识别准确率为84.00%，优于Faster R-CNN、SSD、Centernet、YOLOv3等经典目标检测算法。日光温室损伤等级快速识别方法可以快速检测日光温室的数量、损伤等级等信息，减少设施农业管理中的人力成本，为现代化设施农业的建设、管理和改造升级提供信息支持。 相似文献