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1.
为解决自然环境中番茄叶片病虫害检测场景复杂、检测精度较低,计算复杂度高等问题,提出一种SLP-YOLOv7-tiny的深度学习算法。首先,将主干特征提取网络中部分3×3的卷积Conv2D（2D convolution）改为分布偏移卷积DSConv2D（2D Depthwise Separable Convolution）,以减少网络的计算量,并且使计算速度更快,占用内存更少;其次,将无参数注意力机制（parameter-free attention module, SimAM）融合到骨干特征提取网络中,加强模型对病虫害特征的有效提取能力和特征整合能力;最后,将原始YOLOv7-tiny的CIOU损失函数,更替为Focal-EIOU损失函数,加快模型收敛并降低损失值。试验结果表明,SLP-YOLOv7-tiny模型整体识别精准度、召回率、平均精度均值mAP0.5（IOU阈值为0.5时的平均精度）、mAP0.5～0.95（IOU阈值从0.5到0.95之间的所有值进行平均计算的平均精度）分别为95.9%、94.6%、98.0%、91.4%,与改进前YOLOv7-tiny相比,分别提升14.7、29.2、20.2、30个百分点,同时,计算量降低了62.6%,检测速度提升了13.2%。与YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv7、YOLOv7-tiny、Faster-RCNN、SSD目标检测模型相比,mAP0.5分别提升了2.0、1.6、2.0、2.2、20.2、6.1和5.3个百分点,而计算量大小仅为YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv7、Faster-RCNN、SSD的31.5%、10.6%、4.9%、4.3%、3.8%。结果表明SLP-YOLOv7-tiny可以准确快速地实现番茄叶片病虫害的检测,且模型较小,可为番茄叶片病虫害的快速精准检测的发展提供一定的技术支持。 相似文献
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基于改进EfficientDet的油橄榄果实成熟度检测 总被引：2，自引：2，他引：0
自然环境下自动准确地检测油橄榄果实的成熟度是实现油橄榄果实自动化采摘的基础。该研究根据成熟期油橄榄果实表型特征的变化以及参考国际油橄榄理事会和中国林业行业标准的建议制定了油橄榄果实成熟度标准,并针对油橄榄果实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EfficientDet的油橄榄果实成熟度检测方法。首先改进特征提取网络,在特征提取网络中引入卷积注意力模块（Convolution Block Attention Module,CBAM）细化不同成熟度之间的特征映射;其次改进特征融合网络,在加权双向特征金字塔网络（Bidirectional Feature Pyramid Network,Bi-FPN）中增加跨级的数据流加强果实的相对位置信息,最后通过623幅油橄榄测试图像对改进的EfficientDet模型进行测试。改进EfficientDet模型在测试集下的精确率P、召回率R和平均精度均值mAP分别为92.89%、93.59%和94.60%,平均检测时间为0.337 s,模型大小为32.4 M。对比SSD、EfficientDet、YOLOv3、YOLOv5s和Faster R-CNN模型,平均精度均值mAP分别提升7.85、4.77、3.73、1.15和1.04个百分点。改进EfficientDet模型能够为油橄榄果实的自动化采摘提供有效探索。 相似文献
3.
基于改进型YOLOv4-LITE轻量级神经网络的密集圣女果识别 总被引：9，自引：9，他引：0
对密集圣女果遮挡、粘连等情况下的果实进行快速识别定位，是提高设施农业环境下圣女果采摘机器人工作效率和产量预测的关键技术之一，该研究提出了一种基于改进YOLOv4-LITE轻量级神经网络的圣女果识别定位方法。为便于迁移到移动终端，该方法使用MobileNet-v3作为模型的特征提取网络构建YOLOv4-LITE网络，以提高圣女果果实目标检测速度；为避免替换骨干网络降低检测精度，通过修改特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，FPN）+路径聚合网络（Path Aggregation Network，PANet）的结构，引入有利于小目标检测的104×104尺度特征层，实现细粒度检测，在PANet结构中使用深度可分离卷积代替普通卷积降低模型运算量，使网络更加轻量化；并通过载入预训练权重和冻结部分层训练方式提高模型的泛化能力。通过与YOLOv4在相同遮挡或粘连程度的测试集上的识别效果进行对比，用调和均值、平均精度、准确率评价模型之间的差异。试验结果表明：在重叠度IOU为0.50时所提出的密集圣女果识别模型在全部测试集上调和均值、平均精度和准确率分别为0.99、99.74%和99.15%，同比YOLOv4分别提升了0.15、8.29个百分点、6.54个百分点，权重大小为45.3 MB，约为YOLOv4的1/5，对单幅416×416像素图像的检测，在图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）上速度可达3.01 ms/张。因此，该研究提出的密集圣女果识别模型具有识别速度快、识别准确率高、轻量化等特点，可为设施农业环境下圣女果采摘机器人高效工作以及圣女果产量预测提供有力的保障。 相似文献
4.
基于改进YOLOv4-Tiny的蓝莓成熟度识别方法 总被引：3，自引：2，他引：1
为实现自然环境下蓝莓果实成熟度的精确快速识别,该研究对YOLOv4-Tiny网络结构进行改进,提出一种含有注意力模块的目标检测网络（I-YOLOv4-Tiny）。该检测网络采用CSPDarknet53-Tiny网络模型作为主干网络,将卷积注意力模块（Convolution Block Attention Module,CBAM）加入到YOLOv4-Tiny网络结构的特征金字塔（Feature Pyramid Network,FPN）中,通过对每个通道的特征进行权重分配来学习不同通道间特征的相关性,加强网络结构深层信息的传递,从而降低复杂背景对目标识别的干扰,且该检测网络的网络层数较少,占用内存低,以此提升蓝莓果实检测的精度与速度。对该研究识别方法进行性能评估与对比试验的结果表明,经过训练的I-YOLOv4-Tiny目标检测网络在验证集下的平均精度达到97.30%,能有效地利用自然环境中的彩色图像识别蓝莓果实并检测果实成熟度。对比YOLOv4-Tiny、YOLOv4、SSD-MobileNet、Faster R-CNN目标检测网络,该研究在遮挡与光照不均等复杂场景中,平均精度能达到96.24%。平均检测时间为5.723 ms,可以同时满足蓝莓果实识别精度与速度的需求。I-YOLOv4-Tiny网络结构占用内存仅为24.20 M,为采摘机器人与早期产量预估提供快速精准的目标识别指导。 相似文献
5.
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
6.
基于迁移学习与YOLOv8n的田间油茶果分类识别 总被引：1，自引：1，他引：0
为降低视觉引导式油茶果采摘机器人采摘被遮挡油茶果时造成的果树和抓取装置损伤,该研究提出了一种基于迁移学习和YOLOv8n算法的油茶果分类识别方法,将油茶果分成无遮挡和遮挡两类。首先,采用COCO128目标检测数据集作为源域,苹果数据集为辅助域的迁移学习方法训练模型。其次,将学习方法、训练数据量、学习率和训练轮数这4种因素组合,共进行了52组YOLOv8n检测性能的消融试验。最后,将YOLOv8n模型与YOLOv3-tiny、YOLOv5n和YOLOv7-tiny等模型进行比较。试验结果表明,随机权重初始化方式受训练数据量和学习率影响较大,学习率为0.01时模型检测效果最好;而迁移学习方法仅用随机权重初始化1/2的数据量即可达到与其相当的平均精度均值;迁移学习方式下,YOLOv8n模型的平均精度均值最高达到92.7%,比随机权重初始化方式提升1.4个百分点。与YOLOv3-tiny、YOLOv5n和YOLOv7-tiny等模型相比,YOLOv8n模型的平均精度均值分别提高24.0、1.7和0.4个百分点,研究结果可为YOLOv8n模型训练参数优化和油茶果分类识别提供参考。 相似文献
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改进Mask R-CNN的温室环境下不同成熟度番茄果实分割方法 总被引：12，自引：12，他引：0
基于深度神经网络的果实识别和分割是采摘机器人作业成功的关键步骤,但由于网络参数多、计算量大,导致训练时间长,当模型部署到采摘机器人上则存在运行速度慢,识别精度低等问题。针对这些问题,该研究提出了一种改进Mask R-CNN的温室环境下不同成熟度番茄果实分割方法,采用跨阶段局部网络（Cross Stage Partial Network,CSPNet）与Mask R-CNN网络中的残差网络（Residual Network,ResNet）进行融合,通过跨阶段拆分与级联策略,减少反向传播过程中重复的特征信息,降低网络计算量的同时提高准确率。在番茄果实测试集上进行试验,结果表明以层数为50的跨阶段局部残差网络（Cross Stage Partial ResNet50,CSP- ResNet50）为主干的改进Mask R-CNN模型对绿熟期、半熟期、成熟期番茄果实分割的平均精度均值为95.45%,F1分数为91.2%,单张图像分割时间为0.658 s。该方法相比金字塔场景解析网络（Pyramid Scene Parsing Network,PSPNet）、DeepLab v3+模型和以ResNet50为主干的Mask R-CNN模型平均精度均值分别提高了16.44、14.95和2.29个百分点,相比以ResNet50为主干的Mask R-CNN模型分割时间减少了1.98%。最后将以CSP- ResNet50为主干的改进Mask R-CNN模型部署到采摘机器人上,在大型玻璃温室中开展不同成熟度番茄果实识别试验,该模型识别正确率达到90%。该研究在温室环境下对不同成熟度番茄果实具有较好的识别性能,可为番茄采摘机器人精准作业提供依据。 相似文献
8.
为确保油茶果实处于最佳成熟度进行采摘,提高油茶果实的出油率及茶油品质,该研究针对自然环境下油茶果实多被遮挡的问题,以原始YOLOv7模型为基础进行改进,提出一种油茶果实成熟度检测方法。首先,在主干网络中引入十字交叉注意力机制（criss-cross attention,CCA）加强对被枝叶遮挡果实成熟度特征的提取能力;其次,使用基于距离和交并比的非极大值抑制（distance-iou non-maximum suppression,DIoU-NMS）算法代替传统非极大值抑制（nonmaximum suppression,NMS）算法,从而加强模型对相互遮挡果实的检测能力;最后,以训练集中3 098张油茶果实图像训练改进的YOLOv7模型,验证集中442张图像用于在训练过程中评估模型,并对测试集中885张图像进行测试。改进后的YOLOv7模型在测试集下的精确率P为93.52%,召回率R为90.25%,F1分数为91.86%,平均精度均值mAP为94.60%,平均检测时间为0.77 s,模型权重大小为82.6 M。与Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv3、YOLO... 相似文献
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基于优选YOLOv7模型的采摘机器人多姿态火龙果检测系统 总被引：3，自引：3，他引：0
为了检测复杂自然环境下多种生长姿态的火龙果,该研究基于优选YOLOv7模型提出一种多姿态火龙果检测方法,构建了能区分不同姿态火龙果的视觉系统。首先比较了不同模型的检测效果,并给出不同设备的建议模型。经测试,YOLOv7系列模型优于YOLOv4、YOLOv5和YOLOX的同量级模型。适用于移动设备的YOLOv7-tiny模型的检测准确率为83.6%,召回率为79.9%,平均精度均值（mean average precision,mAP）为88.3%,正视角和侧视角火龙果的分类准确率为80.4%,推理一张图像仅需1.8 ms,与YOLOv3-tiny、YOLOv4-tiny和YOLOX-tiny相比准确率分别提高了16.8、4.3和4.8个百分点,mAP分别提高了7.3、21和3.9个百分点,与EfficientDet、SSD、Faster-RCNN和CenterNet相比mAP分别提高了8.2、5.8、4.0和42.4个百分点。然后,该研究对不同光照条件下的火龙果进行检测,结果表明在强光、弱光、人工补光条件下均保持着较高的精度。最后将基于YOLOv7-tiny的火龙果检测模型部署到Jetson Xavier NX上并针对正视角火龙果进行了验证性采摘试验,结果表明检测系统的推理分类时间占完整采摘动作总时间的比例约为22.6%,正视角火龙果采摘成功率为90%,验证了基于优选YOLOv7的火龙果多姿态检测系统的性能。 相似文献
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为提高香蕉采摘机器人的作业效率和质量,实现机器人末端承接机构的精确定位,该研究提出一种基于YOLOv5算法的蕉穗识别,并对蕉穗底部果轴进行定位的方法。将CA（Coordinate Attention）注意力机制融合到主干网络中,同时将C3（Concentrated-Comprehensive Convolution Block）特征提取模块与CA注意力机制模块融合构成C3CA模块,以此增强蕉穗特征信息的提取。用 EIoU（Efficient Intersection over Union）损失对原损失函数CIoU（Complete Intersection over Union）进行替换,加快模型收敛并降低损失值。通过改进预测目标框回归公式获取试验所需定位点,并对该点的相机坐标系进行转换求解出三维坐标。采用D435i深度相机对蕉穗底部果轴进行定位试验。识别试验表明,与YOLOv5、Faster R-CNN等模型相比,改进YOLOv5模型的平均精度值（mean Average Precision, mAP）分别提升了0.17和21.26个百分点;定位试验表明,采用改进YOLOv5模型对蕉穗底部果轴定位误差均值和误差比均值分别为0.063 m和2.992%,与YOLOv5和Faster R-CNN模型相比,定位误差均值和误差比均值分别降低了0.022 m和1.173%,0.105 m和5.054%。试验实时可视化结果表明,改进模型能对果园环境下蕉穗进行快速识别和定位,保证作业质量,为后续水果采摘机器人的研究奠定了基础。 相似文献
11.
基于YOLOv4模型剪枝的番茄缺陷在线检测 总被引：4，自引：4，他引：0
为解决番茄缺陷检测过程中的精确性和实时性问题,该研究提出一种基于模型剪枝的番茄表面缺陷实时检测方法。采用模型剪枝的方法在YOLOv4网络模型基础上进行模型优化,首先将3个连续检测工位采集的RGB图像拼接生成YOLOv4网络的输入图像,然后采用通道剪枝和层剪枝的方法压缩YOLOv4网络模型,从而减少模型参数,提高检测速度,最后提出一种基于L1范数的非极大值抑制方法,用于在模型微调后去除冗余预测框,从而精准定位图像中的缺陷位置,并将模型部署到分级系统上进行实时检测试验。结果表明,该研究提出的YOLOv4P网络与原YOLOv4网络相比,网络模型尺寸和推理时间分别减少了232.40 MB和10.11 ms,平均精度均值（Mean Average Precision,mAP）从92.45%提高到94.56%,能满足实际生产中针对缺陷番茄进行精准、实时检测的要求,为番茄分级系统提供了高效的实时检测方法。 相似文献
12.
为解决莲田环境下不同成熟期莲蓬的视觉感知问题,该研究提出了一种改进YOLOv5s的莲蓬成熟期检测方法。首先,通过在主干特征网络中引入BoT(bottleneck transformer)自注意力机制模块,构建融合整体与局部混合特征的映射结构,增强不同成熟期莲蓬的区分度;其次,采用高效交并比损失函数EIoU(efficient IoU)提高了边界框回归定位精度,提升模型的检测精度;再者,采用K-means++聚类算法优化初始锚框尺寸的计算方法,提高网络的收敛速度。试验结果表明,改进后YOLOv5s模型在测试集下的精确率P、召回率R、平均精度均值mAP分别为98.95%、97.00%、98.30%,平均检测时间为6.4ms,模型尺寸为13.4M。与YOLOv3、 YOLOv3-tiny、 YOLOv4-tiny、 YOLOv5s、YOLOv7检测模型对比,平均精度均值mAP分别提升0.2、1.8、1.5、0.5、0.9个百分点。基于建立的模型,该研究搭建了莲蓬成熟期视觉检测试验平台,将改进YOLOv5s模型部署在移动控制器Raspberry Pi 4B中,对4种距离范围下获取的莲蓬场景图像... 相似文献
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为实现虾只机械剥壳环节裸肉虾与带壳虾自动分选,该研究提出一种基于改进YOLOv4模型的虾只肉壳辨识方法。将YOLOv4模型中CSP-Darknet53网络替换为GhostNet网络,增强模型自适应特征提取能力及简化模型参数计算量。在YOLOv4主干特征提取网络Resblock模块中引入轻量级注意力机制,增强主干特征提取网络的特征提取能力。将YOLOv4模型中GIoU损失函数替换为CIoU损失函数,提高模型预测框的回归效果。为检测改进效果进行了不同模型对比验证,轻量化结果表明改进YOLOv4模型参数量最少、计算量最小;消融试验表明改进YOLOv4模型的平均精度均值为92.8%,比YOLOv4模型提升了6.1个百分点。不同场景下应用改进YOLOv4模型进行虾只肉壳辨识性能试验。结果表明：同品种不同环境的虾只肉壳辨识总体平均准确率为95.9 %,同品种不同剥壳方式的虾只肉壳辨识准确率平均值为90.4 %,不同品种虾只肉壳辨识准确率平均值为87.2 %。研究结果可为裸肉虾与带壳虾自动分选提供技术支撑。 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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为提高橙果采摘定位精度和作业速度,提出一种便于迁移至移动终端的改进YOLOv4模型,可从RealSense深度相机所成彩色图像中获取果实质心二维坐标,经配准提取对应深度图中质心点深度值,实现果实的三维空间定位。改进YOLOv4模型以MobileNet v2为主干网络,在颈部结构中使用深度可分离卷积替换普通卷积,实现模型轻量化并提高检测速度。训练后的改进模型对513张独立橙果测试集数据的识别平均精度达97.24%,与原始YOLOv4模型相比,平均检测时间减少11.39 ms,模型大小减少197.5 M。与经典Faster RCNN、SSD模型相比,检测平均精度分别提高了2.85和3.30个百分点,模型大小分别减少了474.5和44.1 M。与轻量化模型YOLOv4-tiny相比,召回率提升了4.79个百分点,较Ghostnet-YOLOv4,检测速度提升了27.64个百分点。为验证该改进算法实用性,应用改进模型获取果园中78个橙果的位置信息,结果表明：果实二维识别成功率达98.72%,水平方向及垂直方向的平均绝对百分比误差均在1%以内。果实三维定位成功率达96.15%,深度信息平均绝对百分比误差为2.72%,满足采摘机械手精准定位需求。该方法为复杂场景下采摘作业实现提供了鲁棒性强、实时性好、精准度高的目标定位途径。 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