基于CBAM-YOLO v7的自然环境下棉叶病虫害识别方法

针对自然环境下棉花叶片病害检测难度大和人工设计特征提取器难以获取与棉叶病虫害相近特征表达的问题,提出一种改进的注意力机制YOLO v7算法（CBAM-YOLO v7）。该模型在YOLO v7模型基础上,在Backbone与Head中间增加注意力机制CBAM,并在Head部进行4倍下采样,然后将CBAM-YOLO v7模型用于棉叶病虫害识别,并与YOLO v5和YOLO v7进行对比试验。试验结果表明：蚜虫和正常叶片检测方面,YOLO v7可取得好的检测结果;CBAM-YOLO v7对黄萎病、棉盲蝽、红蜘蛛棉叶病虫害图像检测的准确率高于其他模型。CBAM-YOLO v7的mAP为85.5%,相较于YOLO v5提高21个百分点,相较于YOLO v7提高4.9个百分点;单幅图检测耗时为29.26ms,可为棉叶病害在线监测提供理论基础。     

基于改进YOLO v5的夜间温室番茄果实快速识别

为实现日光温室夜间环境下采摘机器人正常工作以及番茄快速识别,提出一种基于改进YOLO v5的夜间番茄果实的识别方法。采集夜间环境下番茄图像2 000幅作为训练样本,通过建立一种基于交并比的CIOU目标位置损失函数,对原损失函数进行改进,根据计算函数anchor生成自适应锚定框,确定最佳锚定框尺寸,构建改进型YOLO v5网络模型。试验结果表明,改进YOLO v5网络模型对夜间环境下番茄绿色果实识别精度、红色果实识别精度、综合平均识别精度分别为96.2%、97.6%和96.8%,对比CNN卷积网络模型及YOLO v5模型,提高了被遮挡特征物与暗光下特征物的识别精度,改善了模型鲁棒性。将改进YOLO v5网络模型通过编译将训练结果写入安卓系统制作快速检测应用软件,验证了模型对夜间环境下番茄果实识别的可靠性与准确性,可为番茄实时检测系统的相关研究提供参考。     

基于改进YOLO v5n的舍养绵羊行为识别方法

日常行为是家畜健康状况的重要体现,在传统的行为识别方法中,通常需要人工或者依赖工具对家畜进行观察。为解决以上问题,基于YOLO v5n模型,提出了一种高效的绵羊行为识别方法,利用目标识别算法从羊圈斜上方的视频序列中识别舍养绵羊的进食、躺卧以及站立行为。首先用摄像头采集养殖场中羊群的日常行为图像,构建绵羊行为数据集;其次在YOLO v5n的主干特征提取网络中引入SE注意力机制,增强全局信息交互能力和表达能力,提高检测性能;采用GIoU损失函数,减少训练模型时的计算开销并提升模型收敛速度;最后,在Backbone主干网络中引入GhostConv卷积,有效地减少了模型计算量和参数量。实验结果表明,本研究提出的GS-YOLO v5n目标检测方法参数量仅为1.52×106,相较于原始模型YOLO v5n减少15%;浮点运算量为3.3×109,相较于原始模型减少30%;且平均精度均值达到95.8%,相比于原始模型提高4.6个百分点。改进后模型与当前主流的YOLO系列目标检测模型相比,在大幅减少模型计算量和参数量的同时,检测精度均有较高提升。在边缘设备上进行部署,达到了实时检测要求,可准确快速地对绵羊进行定位并检测。     

基于YOLO v5-Jetson TX2的秸秆覆盖农田杂草检测方法

玉米苗期杂草的实时检测和精准识别是实现精准除草和智能农业的基础和前提。针对保护性耕作模式地表环境复杂、杂草易受地表秸秆残茬覆盖影响、现有算法检测速度不理想等问题，提出一种适用于Jetson TX2移动端部署的秸秆覆盖农田杂草检测方法。运用深度学习技术对玉米苗期杂草图像的高层语义信息进行提取与分析，构建玉米苗期杂草检测模型。在YOLO v5s模型的基础上，缩小网络模型宽度对其进行轻量化改进。为平衡模型检测速度和检测精度，采用TensorRT推理加速框架解析网络模型，融合推理网络中的维度张量，实现网络结构的重构与优化，减少模型运行时的算力需求。将模型迁移部署至Jetson TX2移动端平台，并对各模型进行训练测试。检测结果表明，轻量化改进YOLO v5ss、YOLO v5sm、YOLO v5sl模型的精确率分别为85.7%、94%、95.3%,检测速度分别为80、79.36、81.97 f/s, YOLO v5sl模型综合表现最佳。在Jetson TX2嵌入式端推理加速后，YOLO v5sl模型的检测精确率为93.6%,检测速度为28.33 f/s,比模型加速前提速77.8%,能够在保证检...     

基于改进YOLO v5的宁夏草原蝗虫识别模型研究

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。     

基于改进YOLO v4的落叶松毛虫侵害树木实时检测方法

针对two-stage网络模型训练成本高,无人机搭载的边缘计算设备检测速度低等问题,提出一种基于改进YOLO v4模型的受灾树木实时检测方法,以提高对落叶松毛虫虫害树木的识别精度与检测速度。以黑龙江省大兴安岭地区呼玛县白银纳乡受落叶松毛虫侵害的落叶松无人机图像为数据,利用LabelImg软件标注75～100 m的无人机图像,构建落叶松毛虫虫害树木图像数据集。将CSPNet应用于YOLO v4模型的Neck架构,重新设计Backbone的特征提取网络——CSPDarknet53模型结构,并在CSPNet进行优化计算前的卷积中加入SENet以增加感受野信息,使其改变网络的深度、宽度、分辨率及网络结构,实现模型缩放,提高检测精度。同时,在PANet中使用CSPConvs卷积代替原有卷积Conv×5,最后经过YOLO Head检测输出预测结果。将YOLO v4-CSP网络模型部署至GPU进行训练,训练过程的内存降低至改进前的82.7%。再搭载至工作站进行测试,结果表明：改进的YOLO v4-CSP网络模型在测试阶段对虫害树木检测的正确率为97.50%,相比于YOLO v4的平均正确率提高3.4...     

基于改进YOLO v5s的甘蔗切种茎节特征识别定位技术

为了实现甘蔗智能横向切种工作站的精准、高效的自动化切种,针对工厂化切种任务的特点,提出了一种基于改进YOLO v5s的甘蔗茎节特征边缘端识别与定位方法。首先,利用张正友相机标定法对摄像头进行畸变矫正;然后对甘蔗茎节数据集进行数据增强,利用原始的YOLO v5s模型进行训练和测试,结果显示数据增强能一定程度上提高检测精度。针对茎节特征目标小以及模型体积大导致检测精度低、部署难度高等问题,对YOLO v5s的骨干网络进行改进,在SPPF特征融合模块前引入坐标注意力(Coordinate attention, CA)模块和Ghost轻量化结构,在Head网络中剔除P5大目标检测头,得到了改进后甘蔗茎节检测模型YOLO v5s-CA-BackboneGhost-p34,测试结果表明该模型优于其他主流算法和原始模型,具有高精度、小体积等优势。其中,平均精度均值1和平均精度均值2分别提高5.2、16.5个百分点,模型浮点数计算量和内存占用量分别降低42%和51%。最后,为了提高检测速度和实时性,将模型部署于边缘端,利用TensorRT技术加快检测速度,并在传送速度为0.15 m/s的甘蔗智能横向切...     

基于注意力机制与改进YOLO的温室番茄快速识别

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。     

复杂环境下蛋鸡个体识别与自动计数系统研究

鸡群计数是鸡场资产评估中一项非常重要的工作。目前鸡场采用的人工计数方法,存在效率低下且计数准确度不稳定的问题。针对此问题,本文提出了一种基于改进YOLO v5s的蛋鸡个体识别与计数的方法。该方法为了消除真实复杂环境下产蛋箱、食槽等设施对蛋鸡个体识别带来的干扰,在YOLO v5s模型的Neck部分引入了SimAM注意力机制;为了扩大模型感受野,解决蛋鸡个体较小、识别困难的问题,将YOLO v5s模型的SPPF(空间金字塔池化模块)改为了SPPCSPC模块;为了尽可能多地提取蛋鸡有效特征,通过在YOLO v5s的Neck结构添加自适应特征融合模块ASFF,将不同尺度的蛋鸡成像特征信息进行融合的方法,进一步提升了模型的检测精度。在此基础上,通过调用模型检测接口,在接口内部添加计数函数、统计目标数量的方法,实现了蛋鸡个体的计数和鸡舍饲养密度的计算。将改进后的模型通过PyQt工具包进行封装、打包,开发了蛋鸡个体识别与自动计数系统。实验结果表明,改进的YOLO v5s模型的精准率、召回率、平均精度均值分别为89.91%、79.24%、87.53%,较YOLO v5s模型分别提高2.37、2.55、...     

基于SEEC-YOLO v5s的散养蛋鸡日常行为识别与统计系统

针对鸡只个体较小、个体间存在遮挡，对蛋鸡日常行为识别造成干扰的问题，提出了一种基于SEEC-YOLO v5s的蛋鸡日常行为识别方法。通过在YOLO v5s模型输出部分添加SEAM注意力模块、在特征融合部分引入显式视觉中心模块(EVCBlock),扩大了模型的感受野，提高了模型对小个体遮挡情况下的目标识别能力，提升了模型对蛋鸡站立、采食、饮水、探索、啄羽和梳羽6种行为的识别精度。提出了一种基于视频帧数与视频帧率比值计算蛋鸡日常行为持续时间的统计方法，并对蛋鸡群体一天之中不同时间段及全天各行为变化规律进行了分析。将改进后的模型进行封装、打包，设计了蛋鸡日常行为智能识别与统计系统。试验结果表明，SEEC-YOLO v5s模型对6种行为识别的平均精度均值为84.65%,比YOLO v5s模型高2.34个百分点，对比Faster R-CNN、YOLO X-s、YOLO v4-tiny和YOLO v7-tiny模型，平均精度均值分别提高4.30、3.06、7.11、2.99个百分点。本文方法对蛋鸡的日常行为监测及健康状况分析提供了有效的支持，为智慧养殖提供了借鉴。     

基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法

为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3（YOLO v3-SE）的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。     

基于YOLO v5s的自然场景油茶果识别方法

针对油茶果体积小、分布密集、颜色多变等特点,为实现自然复杂场景下油茶果的快速精准定位,并依据果实的疏密分布,确定恰当的自动振荡采收装置夹持位置,利用YOLO v5s卷积神经网络模型,开展了自然环境下油茶果图像检测方法研究,用3 296幅油茶果图像制作PASCAL VOC的数据集,对网络进行了150轮训练,得到的最优权值模型准确率为90.73%,召回率为98.38%,综合评价指标为94.4%,平均检测精度为98.71%,单幅图像检测时间为12.7 ms,模型占内存空间为14.08 MB。与目前主流的一阶检测算法YOLO v4-tiny和RetinaNet相比,其精确率分别提高了1.99个百分点和4.50个百分点,召回率分别提高了9.41个百分点和10.77个百分点,时间分别降低了96.39%和96.25%。同时结果表明,该模型对密集、遮挡、昏暗环境和模糊虚化情况下的果实均能实现高精度识别与定位,具有较强的鲁棒性。研究结果可为自然复杂环境下油茶果机械采收及小目标检测等研究提供借鉴。     

基于YOLO v7-ECA模型的苹果幼果检测

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,...     

基于深度学习的林下落果识别方法与试验

监测与识别林下落果的数量和分布信息,是实现落果自动收获和果园智能化管理的重要基础。针对目前落果识别智能化程度较低等问题,提出一种基于深度学习的林下落果识别方法。首先,以不同类型、品种落果图像为基础,通过数据预处理、增强等方法建立林下落果图像数据集。其次,利用YOLO-v3深度卷积神经网络优势特性,建立落果智能识别方法。最后,以柑橘、梨、苹果三种典型落果,对基于深度学习的林下落果识别方法进行测试与验证,分析相关试验结果。试验结果表明:所提出的基于YOLO-v3落果识别方法,在不同条件均能准确识别落果,三种典型落果识别精度大于89%;相对于SSD,RCNN和CenterNet三种网络模型,YOLO-v3的准确率分别提高7%,2%和3.5%;在腐烂落果识别层面,YOLO-v3、SSD、RCNN和CenterNet的识别准确率分别为86%,59%,64%和43%;YOLO-v3的识别准确率高于其他深度学习模型。所提出的方法可以精确的识别林下落果,为后期的落果精准管理提供必要的技术支撑。     

基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别...     

基于改进YOLO v8-Pose的红熟期草莓识别和果柄检测

针对高架栽培模式下的大棚草莓,借鉴人体姿态检测算法,建立了改进YOLO v8-Pose模型对红熟期草莓进行识别与果柄关键点检测。通过对比YOLO v5-Pose、YOLO v7-Pose、YOLO v8-Pose模型,确定使用YOLO v8-Pose模型作为对红熟期草莓识别与关键点预测的模型。以YOLO v8-Pose为基础,对其网络结构添加Slim-neck模块与CBAM注意力机制模块,提高模型对小目标物体的特征提取能力,以适应草莓数据集的特点。改进YOLO v8-Pose能够有效检测红熟期草莓并准确标记出果柄关键点,P、R、mAP-kp分别为98.14%、94.54%、97.91%,比YOLO v8-Pose分别提高5.41、5.31、8.29个百分点。模型内存占用量为22 MB,比YOLO v8-Pose的占用量小6 MB。此外,针对果园非结构化的特征,探究了光线、遮挡与拍摄角度对模型预测的影响。对比改进前后的模型在复杂环境下对红熟期草莓的识别与果柄预测情况,改进YOLO v8-Pose在受遮挡、光线和角度影响情况下的mAP-kp分别为94.52%、95.48%、94.63%,较...     

基于MS-YOLO v7的多尺度稻飞虱识别分类方法

智能虫情测报灯下害虫的精准识别和分类是实现稻田虫情预警的前提,为解决水稻害虫图像识别过程中存在分布密集、体态微小、易受背景干扰等造成识别精度不高的问题,提出了一种基于MS-YOLO v7（Multi-Scale-YOLO v7）轻量化稻飞虱识别分类方法。首先,采用稻飞虱害虫诱捕装置搭建稻飞虱害虫采集平台,获取的稻飞虱图像构成ImageNet数据集。然后,MS-YOLO v7目标检测算法采用GhostConv轻量卷积作为主干网络,减小模型运行的参数量;在Neck部分加入CBAM注意力机制模块,有效强调稻飞虱区别度较高的特征通道,抑制沉冗无用特征,准确提取稻飞虱图像中的关键特征,动态调整特征图中不同通道的权重;将SPPCSPS空间金字塔池化模块替换SPPFS金字塔池化模块,提高网络模型对各分类样本的特征提取能力;同时将YOLO v7模型中的SiLU激活函数替换为Mish激活函数,增强网络的非线性表达能力。试验结果表明,改进后的MS-YOLO v7在测试集上的模型平均精度均值（Mean average precision,mAP）为95.7%,精确率（Precision）为96.4%,召回率（Recall）为94.2%,与Faster R-CNN、SSD、YOLO v5、YOLO v7网络模型相比mAP分别提高2.1、3.4、2.3、1.6个百分点,F1值分别提高2.7、4.1、2.5、1.4个百分点。改进后的模型内存占用量、参数量、浮点运算数分别为63.7MB、2.85×107、7.84×1010,相比YOLO v7模型分别缩减12.5%、21.7%、25.4%,MS-YOLO v7网络模型对稻飞虱种间害虫均能实现高精度的识别与分类,具有较好的鲁棒性,可为稻田早期稻飞虱虫情预警提供技术支持。