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1.
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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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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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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针对复杂环境下柑橘果实大量重叠、枝叶遮挡且现有模型参数量大、计算复杂度高等问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的柑橘识别模型YOLOv8-MEIN。首先,该研究设计了ME卷积模块并使用它改进YOLOv8n的C2f模块。其次,为了弥补CIoU损失函数在检测任务中泛化性弱和收敛速度慢的问题,使用Inner-CIoU损失函数加速边界框回归,提高模型检测性能。最后,在自建数据集上进行模型试验对比,试验结果表明,YOLOv8-MEIN模型交并比阈值为0.5的平均精度均值mAP0.5值为96.9%,召回率为91.7%,交并比阈值为0.5~0.95的平均精度均值mAP0.5～0.95值为85.8%,模型大小为5.8MB,参数量为2.87M。与原模型YOLOv8n相比,mAP0.5值、召回率、mAP0.5～0.95值分别提高了0.4、1.0、0.6个百分点,模型大小和参数量相比于原模型分别降低了3.3%和4.3%,为柑橘的自动化采摘提供技术参考。 相似文献
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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
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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
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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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基于多模态图像的自然环境下油茶果识别 总被引：1，自引：1，他引：0
针对自然条件下油茶果生长条件复杂,存在大量遮挡、重叠的问题,提出了一种基于RGB-D（red green blue-depth）多模态图像的双主干网络模型YOLO-DBM（YOLO-dual backbone model）,用来进行油茶果的识别定位。首先,在YOLOv5s模型主干网络CSP-Darknet53的基础上设计了一种轻量化的特征提取网络。其次,使用两个轻量化的特征提取网络分别提取彩色和深度特征,接着使用基于注意力机制的特征融合模块将彩色特征与深度特征进行分级融合,再将融合后的特征层送入特征金字塔网络（feature pyramid network,FPN）,最后进行预测。试验结果表明,使用RGB-D图像的YOLO-DBM模型在测试集上的精确率P、召回率R和平均精度AP分别为94.8%、94.6%和98.4%,单幅图像平均检测耗时0.016 s。对比YOLOv3、YOLOv5s和YOLO-IR（YOLO-InceptionRes）模型,平均精度AP分别提升2.9、0.1和0.3个百分点,而模型大小仅为6.21MB,只有YOLOv5s大小的46%。另外,使用注意力融合机制的YOLO-DBM模型与只使用拼接融合的YOLO-DBM相比,精确率P、召回率R和平均精度AP分别提高了0.2、1.6和0.1个百分点,进一步验证该研究所提方法的可靠性与有效性,研究结果可为油茶果自动采收机的研制提供参考。 相似文献
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为了解决油茶果机械化采摘漏采率高、损伤率大和耗能过大的问题,针对摇枝式油茶果采摘装置,该文通过对油茶果振动脱落过程的分析,建立油茶果振动脱落模型并求解,得出影响油茶果脱落的主要因素为作用在枝条上的外力的振幅、频率、作用时间以和夹持位置,并通过预试验和正交试验得到摇枝式油茶果采摘装置的作业参数范围及漏采率最低情况下的作业参数组合。利用高速摄像对油茶果振动脱落过程进行记录,然后回放录像并分析,以油茶果脱落时间作为评价指标,得出采摘效率较高的振动频率、振幅范围为6～10 Hz和20～40 mm,根据平均落果时间范围确定采摘装置的振动作用时间约为4～12 s。根据油茶果在树上的主要分布范围(距离树冠表层260 mm左右),设计四因素三水平正交油茶果采摘试验,得出漏采率最低的作业参数组合为振动夹持位置在距离树梢末端260 mm以内、振动频率10 Hz、振幅20 mm、振动时间8 s,此时油茶果的漏采率为10.87%,花苞损伤率为31.80%。机械夹持方式和铁质的夹持材料对花苞损伤较大,需进一步优化采摘装置作业参数,优化夹持方式和采用柔软的夹持材料,实现油茶果的机械采摘。 相似文献
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针对目前养殖过程中海珍品计数方法成本高、效率低、计数精度难以保障等问题,该研究以真实底播养殖环境下的海珍品为研究对象,以水下拍摄的海珍品视频为数据源,提出一种基于视频多目标跟踪的多类别海珍品计数方法。首先,采用性能优异的YOLOv7算法实现海珍品目标检测器,为多目标跟踪提供输入;然后,结合真实养殖环境下同类别海珍品外观相似性高、不清晰等特点,借鉴BYTE算法的多目标跟踪思想,设计多类别轨迹生成策略和基于轨迹ID号的计数策略,提出一种多类别海珍品跟踪与计数方法。并提出一套更适用于基于轨迹ID号计数方法的评估指标。试验结果表明,改进平均计数精度、改进平均绝对误差、改进均方根误差及帧率分别为91.62%、5.75、6.38和32帧/s,各项指标多优于YOLOv5+DeepSORT、YOLOv7+DeepSORT、YOLOv5+BYTE、YOLOv7+BYTE等算法,尤其改进平均计数精度、帧率指标比YOLOv5+DeepSORT高了29.51个百分点和8帧/s,且在改进平均绝对误差、改进均方根误差指标上分别降低19.50和12.08。该研究方法可有效帮助水产养殖企业掌握水下海珍品数量,为现代化... 相似文献
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基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别 总被引：21，自引：12，他引：9
传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。 相似文献
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果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block, SE block)和非局部块(Non-Local block, NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。 相似文献
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随着油茶产业不断壮大，市场上也出现了油茶幼苗品系混乱、以假乱真、以次充好的现象，因此急需开发一种专门的分类识别算法实现不同油茶品种的准确识别。农业领域常用VGG、ResNet网络模型进行分类工作，但存在权重空间过大和准确率不高等问题。该研究对VGG16网络模型进行层间删减以及结构调整，提出了Enhanced VGG16网络模型，在油茶叶数据集上完成模型训练与测试，并与现有经典卷积神经网络（AlexNet、VGG16、Resnet50、InceptionV3、Xception）进行对比。结果表明，Enhanced VGG16网络模型的训练集准确率和测试集准确率分别为98.98%和98.44%，权重空间为90.6 MB。与原始VGG16模型相比，训练集准确率和测试集准确率分别提高3.08和2.05个百分点，权重空间下降165.4 MB，模型性能显著提升。Enhanced VGG16网络模型与经典卷积神经网络相对比，模型综合性能更优。该研究为通过油茶叶进行品种分类识别提供了依据，同时可为其他农作物品种识别提供参考。 相似文献
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基于特征递归融合YOLOv4网络模型的春见柑橘检测与计数 总被引：3，自引：3，他引：0
春见柑橘个体小、单株果树柑橘密集、柑橘之间的形态与颜色相似度高且易被树叶严重遮挡,这些特点给春见柑橘检测与计数带来了较大困难。该研究以实际春见果园环境中的春见柑橘作为检测与计数对象,提出了一种以春见柑橘为检测目标的基于特征递归融合YOLOv4网络模型（YOLOv4 network model with recursive fusion of features,FR-YOLOv4）。针对春见柑橘尺寸小的特点,FR-YOLOv4网络模型的主干特征提取网络采用了感受野更小的CSPResNest50网络,降低了小尺寸目标的特征图传不到目标检测器中的可能性;针对春见柑橘被遮挡和密集分布的情况,采用了递归特征金字塔（Recursive Feature Pyramid,RFP）网络来进行特征递归融合,提高了对果园环境下春见柑橘的检测精度。试验结果表明：FR-YOLOv4网络模型对于果园环境中春见柑橘的平均检测精度为94.6%,视频检测帧率为51帧/s。FR-YOLOv4网络模型相比于YOLOv4、单次多框检测器（Single Shot Multi-Box Detector,SSD）、CenterNet和更快速卷积神经网络（Faster- Region-Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN）的平均检测精度分别提高了8.9、29.3、14.1和16.2个百分点,视频检测帧率分别比SSD、Faster R-CNN提高了17帧/s和33帧/s。FR-YOLOv4网络模型对于实际果园环境中春见柑橘的检测精度高,具备检测实时性,适用于春见果园中春见柑橘检测与计数。 相似文献