基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测     

王凯  陈优良  胥寒莉 《农业工程学报》2024,40(11):159-167

为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型：YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络（extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN）进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix（a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution）结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积（deformable convolutional networks version 2, DCNv2）结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组（content-aware reassembly of features, CARAFE）上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制（global-attention mechanism, GAM）,强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU（wise intersection over union）损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值（mean average precision, mAP）达到95.1%,F₁-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值（mAP_0.5）分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。  相似文献   

基于全卷积神经网络的猪背膘厚快速准确测定     

张利娟  陈力  李黎  巫海  陈四清  王可甜  张亮  王金勇 《农业工程学报》2022,38(12):183-188

为了有效地弥补猪B超图像人工手绘背膘厚的不足,为生猪育种工作提供更精准和稳定的背膘厚测定新方法。该研究将全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks,FCN）模型应用于猪B超图像的背膘分割和背膘厚测定上,开发出一套使用Python调用FCN模型对猪B超图像背膘厚进行自动测定的系统。通过开展验证集验证试验、屠宰比对试验和人员比对试验,发现模型测定结果和标注结果之间差异不显著（P>0.05）,两者相关系数达0.92(P<0.01);B超标准测定背膘厚和FCN分割测定背膘厚的相关系数达到0.97(P<0.01);专家组组内标准差为0.17 mm（最小）,行业外组组内标准差为1.67 mm（最大）,而FCN分割结果稳定性强,不受人员因素的影响。因此,该方法可以实现对外种猪B超背膘厚的精准、快速、稳定测量,减少猪场对专业人员的依赖,降低测定人员培训成本,减少工作人员工作量。  相似文献   

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法   总被引：4，自引：4，他引：0  

韩旭  赵春江  吴华瑞  朱华吉  张燕 《农业工程学报》2021,37(17):177-188

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism,MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module）;其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。  相似文献   

基于轻量级神经网络MobileNetV3-Small的鲈鱼摄食状态分类   总被引：1，自引：1，他引：0  

朱明  张镇府  黄凰  陈燕燕  刘亚东  董涛 《农业工程学报》2021,37(19):165-172

在集约化水产养殖过程中,饲料投喂是控制养殖成本,提高养殖效率的关键。室外环境复杂多变且难以控制,适用于此环境的移动设备计算能力较弱,通过识别鱼类摄食状态实现智能投喂仍存在困难。针对此种现象,该研究选取了轻量级神经网络MobileNetV3-Small对鲈鱼摄食状态进行分类。通过水上摄像机采集水面鲈鱼进食图像,根据鲈鱼进食规律选取每轮投喂后第80～110秒的图片建立数据集,经训练后的MobileNetV3-Small网络模型在测试集的准确率达到99.60%,召回率为99.40%,精准率为99.80%,F1分数为99.60%。通过与ResNet-18, ShuffleNetV2和MobileNetV3-Large深度学习模型相比,MobileNetV3-Small模型的计算量最小为582 M,平均分类速率最大为39.21帧/s。与传统机器学习模型KNN（K-Nearest Neighbors）、SVM（Support Vector Machine）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和Stacking相比,MobileNetV3-Small模型的综合准确率高出12.74、23.85、3.60和2.78个百分点。为进一步验证该模型有效性,在室外真实养殖环境进行投喂试验。结果显示,与人工投喂相比,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式的饵料系数为1.42,质量增加率为5.56%。在室外真实养殖环境下,MobileNetV3-Small模型对鲈鱼摄食状态有较好的分类效果,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式在一定程度上能够代替养殖人员进行决策,为室外集约化养殖环境下的高效智能投喂提供了参考。  相似文献   

利用显著图构建注意力深度网络检测诱虫板蔬菜害虫     

郭庆文  王春桃  肖德琴  黄琼 《农业工程学报》2021,37(19):211-219

为提高诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,针对背景区域容易导致误检的问题基于显著图分析技术构建了一种注意力深度网络害虫智能视觉检测方法。首先通过显著图筛选出粗候选区域;然后在粗候选区域内用全卷积神经网络精选出细候选区域;接着用神经网络分类器识别细候选区域害虫种类,得到含有冗余的若干检测框;最后用改进的非极大值抑制消除冗余检测框,实现诱虫板图像中目标害虫的检测。针对小菜蛾和瓜实蝇展开试验,获得86.4%的平均精度均值和0.111只的平均绝对计数误差均值,所提方法平均精度均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别高2.74和1.56个百分点,平均绝对计数误差均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别低0.006和0.003只;同时,消融试验中移除显著图注意力模块后平均精度均值下降了4个百分点、平均绝对计数误差均值增加了0.207只。试验结果表明,所提方法有效提高了诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,其中,引入显著图注意力模块对提升检测精度有重要作用。  相似文献   

基于深度学习的玉米拔节期冠层识别   总被引：2，自引：2，他引：0  

孙红  乔金博  李松  李民赞  宋迪  乔浪 《农业工程学报》2021,37(21):53-61

为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。  相似文献   

基于迁移学习的葡萄叶片病害识别及移动端应用   总被引：7，自引：6，他引：1  

苏仕芳  乔焰  饶元 《农业工程学报》2021,37(10):127-134

为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,易产生过拟合现象等问题,提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16,GV),并针对该模型提出基于迁移学习的模型训练方式。将VGG-16网络在ImageNet图像数据集上学习的知识迁移到本模型中,并设计全新的全连接层。对收集到的葡萄叶片图像使用数据增强技术扩充数据集。基于扩充前后的数据集,对全新学习、训练全连接层的迁移学习、训练最后一个卷积层和全连接层的迁移学习3种学习方式进行了试验。试验结果表明,1)迁移学习的2种训练方式相比于全新学习准确率增加了10～13个百分点,并在仅训练25轮达到收敛,该方法有效提升了模型分类性能,缩短模型的收敛时间;2)数据扩充有助于增加数据的多样性,并随着训练次数的增加,训练与测试准确率同步上升,有效缓解了过拟合现象。在迁移学习结合数据扩充的方式下,所构建的葡萄叶片病害识别模型(GV)对葡萄叶片病害的识别准确率能达到96.48%,对健康叶、褐斑病、轮斑病和黑腐病的识别准确率分别达到98.04%、98.04%、95.83%和94.00%。最后,将最终的研究模型部署到移动端,实现了田间葡萄叶片病害的智能检测,为葡萄病害的智能诊断提供参考。  相似文献   

融合2D-3D卷积特征识别哺乳母猪姿态转换   总被引：2，自引：2，他引：0  

薛月菊  李诗梅  郑婵  甘海明  李程鹏  刘洪山 《农业工程学报》2021,37(9):230-237

母猪姿态转换影响仔猪存活率,且动作幅度与持续时间存在差异,准确识别难度大。该研究提出一种融合2D-3D卷积特征的卷积网络(2D+3D-CNet,2D+3D Convolutional Network)识别深度图像母猪姿态转换。以视频段为输入,引入注意力机制SE模块和3D空洞卷积,以提升3D卷积网络姿态转换的时空特征提取能力,用2D卷积提取母猪的空间特征;经特征融合后,动作识别分支输出母猪转换概率,姿态分类分支输出4类姿态概率,结合这两个输出结果识别8类姿态转换,减少了人工标注数据集的工作量;最后设计动作分数,优化母猪姿态转换的时间定位。在测试集上,2D+3D-CNet姿态转换识别精度为97.95%、召回率为91.67%、测试速度为14.39帧/s,精度、召回率和时间定位精度均高于YOWO、FRCNN-HMM和MOC-D方法。该研究结果实现了母猪姿态转换高精度识别。  相似文献   

基于改进YOLOv8n的复杂环境下柑橘识别     

岳凯  张鹏超  王磊  郭芝淼  张家俊 《农业工程学报》2024,40(8):152-158

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mAP_0.5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mAP_0.5～0.95值为85.8%,模型大小为5.8MB,参数量为2.87M。与原模型YOLOv8n相比,mAP_0.5值、召回率、mAP_0.5～0.95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   

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害     

王春山  赵春江  吴华瑞  周冀  李久熙  朱华吉 《农业工程学报》2021,37(11):180-188

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。  相似文献