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为了实现复杂环境下农业机器人对番茄果实的快速准确识别,提出了一种基于注意力机制与改进YOLO v5s的温室番茄目标快速检测方法。根据YOLO v5s模型小、速度快等特点,在骨干网络中加入卷积注意力模块(CBAM),通过串联空间注意力模块和通道注意力模块,对绿色番茄目标特征给予更多的关注,提高识别精度,解决绿色番茄在相似颜色背景中难识别问题;通过将CIoU Loss替换GIoU Loss作为算法的损失函数,在提高边界框回归速率的同时提高果实目标定位精度。试验结果表明,CB-YOLO网络模型对温室环境下红色番茄检测精度、绿色番茄检测精度、平均精度均值分别为99.88%、99.18%和99.53%,果实检测精度和平均精度均值高于Faster R-CNN模型、YOLO v4-tiny模型和YOLO v5模型。将CB-YOLO模型部署到安卓手机端,通过不同型号手机测试,验证了模型在移动终端设备上运行的稳定性,可为设施环境下基于移动边缘计算的机器人目标识别及采收作业提供技术支持。 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
3.
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
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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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基于改进YOLO v3模型的挤奶奶牛个体识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为实现无接触、高精度养殖场环境下奶牛个体的有效识别，提出了基于改进YOLO v3深度卷积神经网络的挤奶奶牛个体识别方法。首先，在奶牛进、出挤奶间的通道上方安装摄像机，定时、自动获取奶牛背部视频，并用视频帧分解技术得到牛背部图像；用双边滤波法去除图像噪声，并用像素线性变换法增强图像亮度和对比度，通过人工标注标记奶牛个体编号；为适应复杂环境下的奶牛识别，借鉴Gaussian YOLO v3算法构建了优化锚点框和改进网络结构的YOLO v3识别模型。从89头奶牛的36790幅背部图像中，随机选取22074幅为训练集，其余图像为验证集和测试集。识别结果表明，改进YOLO v3模型的识别准确率为95.91%，召回率为95.32%，mAP为95.16%， IoU为85.28%，平均帧率为32f/s，识别准确率比YOLO v3高0.94个百分点，比Faster R-CNN高1.90个百分点，检测速度是Faster R-CNN的8倍，背部为纯黑色奶牛的F1值比YOLO v3提高了2.75个百分点。本文方法具有成本低、性能优良的特点，可用于养殖场复杂环境下挤奶奶牛个体的实时识别。 相似文献
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山羊的脸部检测对羊场的智能化管理有着重要的意义。针对实际饲养环境中,羊群存在多角度、分布随机、灵活多变、羊脸检测难度大的问题,以YOLO v5s为基础目标检测网络,提出了一种结合坐标信息的山羊脸部检测模型。首先,通过移动设备获取舍内、舍外、单头以及多头山羊的图像并构建数据集。其次,在YOLO v5s的主干网络融入坐标注意力机制,以充分利用目标的位置信息,提高遮挡区域、小目标、多视角样本的检测精度。试验结果表明,改进YOLO v5s模型的检测精确率为95.6%,召回率为83.0%,mAP0.5为90.2%,帧速率为69 f/s,模型内存占用量为13.2 MB;与YOLO v5s模型相比,检测精度提高1.3个百分点,模型所占内存空间减少1.2 MB;且模型的整体性能远优于Faster R-CNN、YOLO v4、YOLO v5s模型。此外,本文构建了不同光照和相机抖动的数据集,来进一步验证本文方法的可行性。改进后的模型可快速有效地对复杂场景下山羊的脸部进行精准检测及定位,为动物精细化养殖时目标检测识别提供了检测思路和技术支持。 相似文献
7.
为实时准确地检测到自然环境下背景复杂的荔枝病虫害,本研究构建荔枝病虫害图像数据集并提出荔枝病虫害检测模型以提供诊断防治。以YOLO v4为基础,使用更轻、更快的轻量化网络GhostNet作为主干网络提取特征,并结合GhostNet中的核心设计引入更低成本的卷积Ghost Module代替颈部结构中的传统卷积,得到轻量化后的YOLO v4-G模型。在此基础上使用新特征融合方法和注意力机制CBAM对YOLO v4-G进行改进,在不失检测速度和模型轻量化程度的情况下提高检测精度,提出YOLO v4-GCF荔枝病虫害检测模型。构建的数据集包含荔枝病虫害图像3725幅,其中病害种类包括煤烟病、炭疽病和藻斑病3种,虫害种类包括毛毡病和叶瘿蚊2种。试验结果表明,基于YOLO v4-GCF的荔枝病虫害检测模型,对于5种病虫害目标在训练集、验证集和测试集上的平均精度分别为95.31%、90.42%和89.76%,单幅图像检测用时0.1671s,模型内存占用量为39.574MB,相比改进前的YOLO v4模型缩小84%,检测速度提升38%,在测试集中检测平均精度提升4.13个百分点,同时平均精度比常用模型YOLO v4-tiny、EfficientDet-d2和Faster R-CNN分别高17.67、12.78、25.94个百分点。所提出的YOLO v4-GCF荔枝病虫害检测模型能够有效抑制复杂背景的干扰,准确且快速检测图像中荔枝病虫害目标,可为自然环境下复杂、非结构背景的农作物病虫害实时检测研究提供参考。 相似文献
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蛋鸭行为模式是判断笼养鸭养殖过程中健康状况及福利状态的重要指标，为了通过机器视觉实现识别蛋鸭多行为模式，提出了一种基于改进YOLO v4 (You only look once)的目标检测算法，不同的行为模式为蛋鸭的养殖管理方案提供依据。本文算法通过更换主干特征提取网络MobileNetV2,利用深度可分离卷积模块，在提升检测精度的同时降低模型参数量，有效提升检测速度。在预测输出部分引入无参数的注意力机制SimAM模块，进一步提升模型检测精度。通过使用本文算法对笼养蛋鸭行为验证集进行了检测，优化后模型平均精度均值达到96.97%,图像处理帧率为49.28 f/s,相比于原始网络模型，平均精度均值及处理速度分别提升5.03%和88.24%。与常用目标检测网络进行效果对比，改进YOLO v4网络相较于Faster R-CNN、YOLO v5、YOLOX的检测平均精度均值分别提升12.07%、30.6%及2.43%。将本文提出的改进YOLO v4网络进行试验研究，试验结果表明本文算法可以准确地对不同时段的笼养蛋鸭行为进行记录，根据蛋鸭表现出的不同行为模式来帮助识别蛋鸭的异常情况，如部分行为发... 相似文献
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针对草原蝗虫图像具有样本收集困难、目标较小和目标多尺度等技术难点,基于YOLO v5网络,提出了一种复杂背景下多尺度蝗虫目标检测识别模型YOLO v5-CB,用于宁夏草原常见蝗虫检测。改进模型YOLO v5-CB针对蝗虫原始样本量较少的问题,使用CycleGAN网络扩充蝗虫数据集;针对蝗虫图像中的小目标特征,使用ConvNeXt来保留小目标蝗虫的特征;为有效解决蝗虫图像尺度特征变换较大问题,在颈部特征融合使用Bi-FPN结构,来增强网络对多尺度目标的特征融合能力。实验结果表明,在对宁夏草原常见亚洲小车蝗、短星翅蝗、中华剑角蝗进行检测识别时,YOLO v5-CB的识别精度可达98.6%,平均精度均值达到96.8%,F1值为98%,与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v4、YOLO v5模型相比,识别精度均有提高。将改进的蝗虫检测识别模型YOLO v5-CB与研发的分布式可扩展生态环境数据采集系统结合,构建了基于4G网络的Web端蝗虫识别平台,可对观测点的蝗虫图像进行长期实时检测。目前,该平台已在宁夏回族自治区盐池县大水坑、黄记场、麻黄山等地的草原生态环境数据获取中得到了应用,可对包括宁夏草原蝗虫信息在内的多种生态环境信息进行长期检测和跟踪,为虫情防治等提供决策依据。 相似文献
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为实现葡萄早期病害的快速准确识别,针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题,以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象,提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的病斑检测方法。通过自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络和拉普拉斯滤波器的方差扩充葡萄病害数据。采用MSRCP算法进行图像增强,改善光照环境凸显病斑特征。以YOLO v7网络框架为基础,将BiFormer注意力机制嵌入特征提取网络,强化目标区域的关键特征;采用BiFPN代替PA-FPN,更好地实现低层细节特征与高层语义信息融合,以同时降低计算复杂度;在YOLO v7的检测头部分嵌入SPD模块,以提高模型对低分辨率图像的检测性能;并采用CIoU与NWD损失函数组合对损失函数重新定义,实现对小目标快速、准确识别。实验结果表明,该方法病斑检测精确率达到94.1%,相比原始算法提升5.7个百分点,与Faster R-CNN、YOLO v3-SPP和YOLO v5x等模型相比分别提高3.3、3.8、4.4个百分点,能够实现葡萄早期病害快速准确识别,对于保障葡萄产业发展具有重要意义。 相似文献
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基于YOLO v7-ECA模型的苹果幼果检测 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现自然环境下苹果幼果的快速准确检测,针对幼果期苹果果色与叶片颜色高度相似、体积微小、分布密集,识别难度大的问题,提出了一种融合高效通道注意力(Efficient channel attention, ECA)机制的改进YOLO v7模型(YOLO v7-ECA)。在模型的3条重参数化路径中插入ECA机制,可在不降低通道维数的前提下实现相邻通道局部跨通道交互,有效强调苹果幼果重要信息、抑制冗余无用特征,提高模型效率。采集自然环境下苹果幼果图像2 557幅作为训练样本、547幅作为验证样本、550幅作为测试样本,输入模型进行训练测试。结果表明,YOLO v7-ECA网络模型准确率为97.2%、召回率为93.6%、平均精度均值(Mean average precision, mAP)为98.2%、F1值为95.37%。与Faster R-CNN、SSD、Scaled-YOLO v4、YOLO v5、YOLO v6、YOLO v7网络模型相比,其mAP分别提高15.5、4.6、1.6、1.8、3.0、1.8个百分点,准确率分别提高49.7、0.9、18.5、1.2、0.9、1.0个百分点,... 相似文献
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为准确高效地实现无接触式奶山羊个体识别,以圈养环境下奶山羊面部图像为研究对象,提出一种基于改进YOLO v5s的奶山羊个体识别方法。首先,从网络上随机采集350幅羊脸图像构成羊脸面部检测数据集,使用迁移学习思想预训练YOLO v5s模型,使其能够检测羊脸位置。其次,构建包含31头奶山羊3 844幅不同生长期的面部图像数据集,基于预训练的YOLO v5s,在特征提取层中引入SimAM注意力模块,增强模型的学习能力,并在特征融合层引入CARAFE上采样模块以更好地恢复面部细节,提升模型对奶山羊个体面部的识别精度。实验结果表明,改进YOLO v5s模型平均精度均值为97.41%,比Faster R-CNN、SSD、YOLO v4模型分别提高6.33、8.22、15.95个百分点,比YOLO v5s模型高2.21个百分点,改进模型检测速度为56.00 f/s,模型内存占用量为14.45 MB。本文方法能够准确识别具有相似面部特征的奶山羊个体,为智慧养殖中的家畜个体识别提供了一种方法支持。 相似文献
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为了能准确检测、跟踪加州鲈鱼因水中溶解氧含量低产生的胁迫行为，本文构建了一种改进的YOLO v5与DeepSORT组合网络算法。在算法方面提出2个改进方案：在原YOLO v5的Backbone和Neck中分别加入2个基于移位窗口的自注意力Swin Transformer模块，提升了网络对目标特征信息的提取能力，以此提升原模型的检测效果；采用Warmup和Cosine Annealing结合的学习率策略，使多目标跟踪算法DeepSORT前期收敛速度更快、更稳定。实验结果表明，在目标检测方面，相对于原YOLO v5,改进的YOLO v5的mAP@0.5、mAP@0.5:0.95和召回率分别提升1.9、1.3、0.8个百分点，在不完全遮挡情况下，改进的算法表现出更好的检测效果。在目标跟踪方面，DeepSORT算法的MOTA、MOTP和IDF1分别提升4.0、0.7、10.7个百分点，并且加州鲈鱼在遮挡前后的ID切换频率得到明显抑制。改进的YOLO v5与DeepSORT跟踪算法更适合于检测、跟踪加州鲈鱼的低氧胁迫行为，能够为加州鲈鱼的养殖提供技术支持。 相似文献