基于改进YOLOv5s模型的柑橘病虫害识别方法

针对现有检测模型不能满足在自然环境中准确识别多种类柑橘病虫害的问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的常见柑橘病虫害检测方法。改进模型引入ConvNeXtV2模型,构建一个CXV2模块替换YOLOv5s的C3模块,增强提取特征的多样性;添加了动态检测头DYHEAD,提高模型对不同空间尺度、不同任务目标的处理能力;采用CARAFE上采样模块,提高特征提取效率。结果显示,改进后的YOLOv5s-CDC的召回率和平均精度均值分别为81.6%、87.3%,比原模型分别提高了4.9、3.4百分点。与其他YOLO系列模型在多个场景下的检测对比,具有更高的准确率和较强的鲁棒性。结果表明,该方法可用于自然复杂环境下的柑橘病虫害的检测。     

基于改进YOLOv4模型的茶叶病害识别

【目的】提出了一种改进的YOLOv4模型,为自然环境下3种常见茶叶病害（茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病）的快速精准识别提供支持。【方法】使用MobileNetv2和深度可分离卷积来降低YOLOv4模型的参数量,并引入卷积注意力模块对YOLOv4模型进行识别精度改进。采用平均精度、平均精度均值、图像检测速度和模型大小作为模型性能评价指标,在相同的茶叶病害数据集和试验平台中,对改进YOLOv4模型与原始YOLOv4模型、其他目标检测模型（YOLOv3、SSD和Faster R CNN）的病害识别效果进行对比试验。【结果】与原始YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型的大小减少了83.2%,对茶白星病、茶云纹叶枯病和茶轮斑病识别的平均精度分别提高了6.2%,1.7%和1.6%,平均精度均值达到93.85%,图像检测速度为26.6帧/s。与YOLOv3、SSD和Faster R-CNN模型相比,改进YOLOv4模型的平均精度均值分别提高了6.0%,13.7%和3.4%,图像检测速度分别提高了5.5,7.3和11.7帧/s。【结论】对YOLOv4模型所使用的改进方法具备有效性,所提出的改进YOLOv4模型可以实现对自然环境下3种常见茶叶病害的快速精准识别。     

基于 YOLOv5s 和 Android 的苹果树皮病害识别系统设计

【目的】针对果园多种苹果树皮病害实时检测的需求,设计基于 Android 的苹果树皮病害识别 APP 以便进行果园精准管理。【方法】通过网络查找和实地拍摄收集轮纹病、腐烂病、干腐病 3 种病害的图片 数据,经扩增和标注后按照 8 ∶ 2 比例进行训练集和测试集的划分。使用 YOLOv5s 算法训练苹果树皮病害识别 网络模型,对训练得到的轻量级网络模型进行 Android 端部署,并设计相应 APP 界面,实现对轮纹病、腐烂病、 干腐病的快速诊断。【结果】训练后得到的深度学习网络模型识别效果良好,准确率稳定在 88.7%,召回率稳 定在 85.8%,平均精度值稳定在 87.2%。其中腐烂病准确率为 93.5%,干腐病准确率为 88.2%,轮纹病准确率为 84.3%。将其在 Android 端部署后,每张病害图片处理时间均小于 1 s,检测置信度为 87.954%。该轻量级识别系 统不仅实现了 3 种病害的快速检测,也保证了较高的识别精度。【结论】YOLOv5s 网络权重模型小,能够轻松 实现 Android 端的部署,且基于 YOLOv5s 设计的 APP 操作简单、检测精度高、识别速度快,可以有效辅助果园 精准管理。     

基于改进型YOLOv5s的番茄实时识别方法

针对现有番茄检测精度低、没有品质检测和部署难度高等问题，提出基于YOLOv5s改进的番茄及品质实时检测方法，并与原始YOLOv5模型及其他经典模型进行对比研究。结果表明，针对番茄大小不同的问题，采用K-Means++算法重新计算先验锚框提高模型定位精度；在YOLOv5s主干网络末端添加GAM注意力模块，提升模型检测精度并改善鲁棒性；应用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)修改原有结构，完成更深层次的加权特征融合；颈部添加转换器(transformer),增强网络对多尺度目标的检测能力。改进后的YOLOv5s番茄识别算法检测速度达到72帧/s。在测试集中对番茄检测均值平均精度(mAP)达到93.9%,分别比SSD、Faster-RCNN、YOLOv4-Tiny、原始YOLOv5s模型提高17.2、13.1、5.5、3.3百分点。本研究提出的番茄实时检测方法，在保持检测速度的同时，可降低背景因素干扰，实现复杂场景下对番茄的精准识别，具有非常好的应用前景，为实现番茄自动采摘提供相应技术支持。     

基于YOLON网络的多形态油茶果实夜间检测方法研究

【目的】提出了一种YOLON目标检测网络,为油茶果采收装置夜间非结构化环境下果实目标的精准识别提供技术支持。【方法】在改进YOLOv3的基础上建立YOLON目标检测网络,先在图像输入端添加照度调整模块(LA)对输入图像的照度进行自适应调整,以加强前景图像特征的显著程度,利用特征提取网络对输入图像进行多次卷积以得到对应的特征图;然后在特征融合层添加夜间隐性知识模块(NPK),以先验信息的形式辅助网络预测,提高夜间果实目标的识别准确性;最后对网络特征图进行解码处理得到对应的目标检测框,从而完成对夜间油茶果实目标的检测。为验证所提出网络的有效性,采用准确率(P)、召回率(R)、平均精度均值(mAP)和综合评价指标(F1)对YOLON及对比网络YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s的检测效果进行定量评价。【结果】用YOLON和各对比网络在夜间油茶果数据集上进行训练和测试,YOLON网络的P、R、mAP、F1分别为94.00%,83.63%,94.37%和89.00%,mAP分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s提高2.32%,4.93%和2.33%;对不同果实数量油茶果图像进行测试,YOLON在单果、双果和多果测试数据集上均有较好表现,其对这3类果实目标检测的mAP为98.34%,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s提高2.17%,8.99%和4.35%;对整树小尺寸油茶果实的检测效果,YOLON的mAP可达93.56%,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s高1.24%,8.66%和5.57%;在对整树油茶果实图像进行检测时,YOLON的平均置信度为0.69,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s高0.09,0.22和0.14;此外,用YOLON对夜间采集的处于重叠、遮挡、复杂背景等多态耦合下的油茶果实图像进行检测,也均具有较高的检测置信度。【结论】YOLON可以满足油茶果采收机器人果实定位精度的要求,将其应用于油茶果夜间图像的检测是可行的。     

基于改进SSD的广佛手病虫害检测方法

[目的]针对广佛手在田间真实环境下病虫害识别较为困难的问题,提出一种基于改进SSD(single shot MultiBox detector)算法——SSD-Res50-3C的广佛手病虫害检测方法。[方法]SSD-Res50-3C算法主干网络部分用ResNet50网络替换原有的VGG16网络,增加模型在田间真实环境下对广佛手病虫害特征的提取能力;在预测特征层之前加入一种轻量高效的特征融合模块提升SSD算法的多尺度特征融合能力,进一步提高SSD算法在田间真实环境下的抗干扰能力。[结果]SSD-Res50-3C算法平均精度均值达到92.86%,相较原始的SSD算法提升6.61%,FPS(frames per second)达到64.1。相比YOLO v3、YOLO v4、YOLO v5x6、Faster R-CNN和EfficientDet-D3模型,SSD-Res50-3C算法的平均精度均值分别高6.41%、2.01%、0.79%、0.58%和5.10%,FPS分别高16.20、40.280、24.40、36.20和54.84。[结论]基于改进SSD算法的广佛手病虫害检测方法能够弱化田...     

基于改进YOLOv5s的番茄叶片病害检测方法

为了解决现有的农作物病害检测方法对不同番茄叶片病害检测的精度低、效果差的问题,提出一种基于YOLOv5网络模型改进的番茄叶片病害检测模型YOLOv5s-TLD。首先在原YOLOv5s模型的Backbone中构建DCAM注意力机制模块,通过制定双通道注意力和空间注意力机制加强模型对番茄叶片病理特征的提取能力,并减弱模型受复杂背景特征的影响,以提高模型对不同种类病害的检测精度和分类精度;然后应用融合Swin Transformer的C3STR模块替换原网络第6层的C3模块,强化模型在多尺度上建模的能力,实现模型对小尺寸的番茄叶片病害残差特征的高精度学习;再运用BiFPN加权双向特征金字塔网络替换原YOLOv5模型Head的PANet路径聚合网络,该网络采用跨尺度特征融合和可学习权重的方式融合模型不同层次的特征,在增强网络的特征融合能力的同时使网络获得更多的特征信息,以提高模型的感受野和特征表达能力;最后进行不同模型的检测对比试验,并在实际复杂场景下进行番茄叶片病害检测试验。试验结果表明：YOLOv5s-TLD模型平均精度均值和召回率分别为97.7%和96.3%,较原YOLOv5s模型平均精...     

基于轻量化改进型YOLOv5s的玉米病虫害检测方法

针对复杂环境下目前现有的玉米病虫害检测方法的精度不理想、模型复杂、难以在移动端部署等问题,本研究提出了基于轻量化改进型YOLOv5s的玉米病虫害检测方法。首先,采用轻量级网络GhostNet替换原始YOLOv5s模型中特征提取网络和特征融合网络的卷积层,降低模型的计算量和参数量,提高运行速度,以满足移动端的部署要求;其次,为弥补GhostNet所带来的检测精度下降缺陷,在模型的主干特征提取网络中引入注意力机制,更加全面地评估特征权值,以增强玉米病虫害的特征,减弱无关信息的干扰,提升检测性能;最后,将模型的损失函数由CIOU替换为EIOU,以增强模型对目标的精确定位能力,从而提升模型的收敛速度和回归精度。试验结果表明,改进模型相比原始YOLOv5s模型在对供试玉米病虫害检测中,P、R和mAP分别提高了1.9个百分点、2.2个百分点和2.0个百分点,分别达到了94.6%、80.2%和88.8%;在保持较高检测精度的同时,模型的计算量、参数量和模型大小分别减少了50.6%、52.9%和50.4%,解决了检测模型在移动端的部署问题。     

基于BCE-YOLOv5的苹果叶部病害检测方法

针对自然环境中，人工目视解译苹果叶部病害耗时耗力、人为主观因素强的问题。本研究提出了一种融合自注意力机制和Transformer模块的目标检测算法——BCE-YOLOv5,实现对自然环境下对苹果叶片病虫害的自动识别与检测。该算法首先使用BotNet、ConvNeXt模块分别替换Backbone网络和Neck网络的CSP结构，增加自注意力机制对目标的特征提取能力。通过将改进的CBAM引入YOLOv5的特征融合网络之后，使注意力机制对特征融合信息更加地关注。最后，用α-IoU损失函数替换IoU损失函数，使得网络在模型训练过程中收敛的更加稳定。BCE-YOLOv5算法在传统算法YOLOv5基础上平均精准率均值提升了2.9百分点，并且改进后的算法的模型大小和计算量较传统算法分别减小了0.2 M和0.9 GFLOPs。平均精度均值比YOLOv4s、YOLOv6s、YOLOx-s和YOLOv7模型分别高2.5、1.3、3.5、2.2百分点。该方法能快速准确识别苹果叶部病害，为苹果种植过程中提供智能化管理做参考。     

基于改进YOLOv7-Tiny的成熟草莓识别模型研究

【目的】成熟草莓的快速、准确识别是高效机械采摘的关键技术,针对草莓生长环境中果实堆叠、叶片遮挡和小目标等问题,提出一种改进YOLOv7-Tiny的成熟草莓识别模型。【方法】该模型在YOLOv7-Tiny模型的基础上,将骨干网络中CBL卷积块的LeakeyReLU激活函数替换为SiLU函数,提高模型的非线性拟合程度与特征学习能力。为降低模型的参数量和计算量,实现模型轻量化,提高识别速度,引入轻量化RepGhost网络。在YOLOv7-Tiny模型的小目标层加入C3模块,降低模型参数量,增加网络深度,增强模型对小目标的信息提取能力,从而提高被遮挡草莓以及小目标草莓的识别准确度,进一步提高模型的识别速度。以设施草莓为试验样本对改进YOLOv7-Tiny模型进行对比试验。【结果】相较于YOLOv7-Tiny模型,改进YOLOv7-Tiny模型训练的收敛速度快,模型拟合后损失曲线的波动幅度小且稳定,训练的损失值小,模型的鲁棒性好。与原模型的对比试验结果表明,改进YOLOv7-Tiny模型的参数量降低26.9%,计算量降低55.4%,识别速度提高26.3%,识别平均准确率（mAP）为89.8%。消...