用于复杂环境下果蔬检测的改进YOLOv5算法研究

针对不同光照,遮挡重叠,大视场等复杂环境下,自动采摘机器人无法快速准确地识别果蔬目标的问题,提出一种用于复杂环境下果蔬检测的改进YOLOv5(You Only Look Once v5)算法。首先,在主干网络Backbone中的CBL模块中嵌入卷积注意力机制（Convolutional Block Attention Module,CBAM）,提高目标特征的提取能力。其次,引入完全交并比非极大抑制算法（Complete IOU Non maximum suppression,CIOU-NMS）,考虑长宽边长真实差,提高回归精度。最后,用加权双向特征金字塔网络（Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN）替换原始YOLOv5的路径聚合网络（PANet）,融合多尺度特征提高识别精度和准确率。以苹果为例进行试验,结果表明：改进YOLOv5算法精准率为94.7%,召回率为87%,平均精度为92.5%,相比于原始YOLOv5算法AP提高3.5%,在GPU下的检测时间为11 ms,可以实现复杂情况下的果蔬快速准确识别。     

基于改进YOLOv5的草莓病害识别

为提高草莓的总产量,合理监控和防治草莓病害是有效的手段,提出一种基于改进YOLOv5的草莓病害识别算法。该检测算法以CSPDarknet作为主干特征提取网络,能够有效提高模型的性能和训练效率,并使用EIOU Loss损失函数与K-means聚类算法,来提高模型的收敛速度。同时,在模型中增加CBAM注意力机制来提高检测精度,最终构建基于改进YOLOv5的CBAM-YOLOv5l算法。试验结果表明,改进后的模型较之原始模型,在检测精度上有所提升且依然能保证高效的检测速度。另外,经过训练的CBAM-YOLOv5l目标检测算法在验证集下的总体平均精度达到96.52%,平均检测时间为27.52 ms,对比YOLOv4、YOLOv4-Tiny、Faster＿R-CNN等目标检测算法,该检测算法在精度上具有更大的优势,在实际的草莓果园环境中具有良好的鲁棒性与实时性,可以满足草莓病害识别精度的需求,能够可靠地提示草莓健康状态,从而及时地实现精准施药等保护措施。     

基于轻量化YOLOv5s的花椒簇检测研究

针对现有花椒簇检测算法模型参数量多、计算量大、检测速度低、很难部署到嵌入式设备的问题,提出一种基于轻量化YOLOv5s的花椒簇检测算法模型。首先将ShuffleNet v2主干网络替代原YOLOv5s中的主干网络进行重构;同时将SPPF嵌入至ShuffleNet v2骨干中;其次引入轻量级注意力机制CBAM;最后使用SIoU_Loss代替CIoU_Loss作为回归损失函数。试验结果表明：改进后的轻量化YOLOv5s网络参数降低85.6%,计算量降低87.7%,对花椒簇的检测精度mAP@0.5达到92.6%,较原YOLOv5s模型提高3.4%,mAP@0.5:0.95达到61.4%,检测时间为11 ms,相比原模型16 ms缩短31.3%,可以满足在现场环境下对花椒簇的检测。     

基于改进YOLOv5的割草机器人工作环境障碍物检测方法研究

为实现割草机器人在计算资源有限的情况下快速、准确地定位并识别工作环境中的障碍物，提出一种基于滤波器剪枝的改进YOLOv5s深度学习模型的割草机器人工作环境下障碍物的检测方法。首先，将YOLOv5模型中的Bottleneck残差块改为分层残差结构，以更细粒度地表示多尺度特征，同时增加网络感受野；另外，在残差块尾部加入SE模块，用来对特征图重新标定；其次，对改进后的算法进行滤波器剪枝；最后，针对割草机器人工作环境中的常见障碍物建立相关数据集，并使用剪枝后改进YOLOv5s作为深度学习模型进行检测。试验结果表明：改进后的YOLOv5模型大小减少188%，mAP增加0.1%。对改进YOLOv5模型进行剪枝后，比原YOLOv5模型计算量降低36.6%，模型大小降低333%，推理速度减少1.9 ms。剪枝后本文模型的mAP值分别比YOLOv4，YOLOv4-tiny，YOLOv3，YOLOv3-tiny高1.3%，9.5%，5.8%，22.1%。     

基于YOLOv5的核桃品种识别与定位

为实现对不同品种核桃的分类与定位,提出一种基于深度学习的核桃检测方法。首先,以新疆南疆地区主产的三种核桃为对象进行图像采集,并对图像进行翻转、裁剪、去噪、光照变换等操作制作核桃数据集;然后,采用基于YOLOv5的检测模型进行试验,并与YOLOv3、YOLOv4和Faster RCNN算法进行比较。结果表明,基于YOLOv5的模型对新2、新光和温185核桃检测的平均精度均值分别为99.5%、98.4%和97.1%,单幅图像检测耗时为7 ms。在相同数据集、相同试验环境下,该模型的检测速度是Faster RCNN的7倍,该模型的检测精度比YOLOv4高2.8%且模型大小仅为YOLOv4的1/14。试验结果表明,基于YOLOv5的核桃检测方法在检测精度和速度上是所有对比算法中最高的,适合本研究的检测需求,可为机器人自主分拣核桃提供研究基础。     

基于改进YOLOv5s的麦穗检测算法研究

【目的】解决麦穗检测中麦穗之间相互遮挡、麦穗在图像中难以检测和不同环境造成目标模糊等情况导致麦穗检测精度低的问题。【方法】笔者提出一种基于改进YOLOv5s的算法,通过将数据集同时进行离线增强和在线增强,再将YOLOv5s的骨干网络进行改进,增添具有注意力机制的transformer模块,强化主干网络的全局特征信息提取能力,neck结构由原来的PAFPN改为具有双向加强融合的BiFPN特征融合网络,进行多尺度的特征融合。最后,在head部分使用EIoU-NMS来替代NMS,提高对遮挡麦穗的识别度。【结果】相比于其他改进单一结构的YOLOv5s模型,此综合性改进模型具有更好的检测效果,使mAP@0.5:0.95提高了1.4%,改进的算法比原始YOLOv5s算法的mAP@0.5提高了1.8%。【结论】使用离线增强和在线增强的方式可以使模型的精度有所提升;该模型的改进有效增强了麦穗识别过程中特征融合的效率,提高了麦穗检测的效果,能够为后续相关模型的改进升级提供参考。     

基于网络瘦身算法的YOLOv4-tiny的甘蔗茎节识别

为提高智能甘蔗收获的准确性，降低算法对部署的高算力要求，利用轻量级目标检测算法YOLOv4-tiny相对YOLOv4算法更简化的网络结构、更高的推理速度等优点，提出基于MobileNet和网络瘦身的两种YOLOv4-ting识别算法方案，并比较二者的精度和模型复杂度。其中，基于网络瘦身算法的YOLOv4-tiny在精度较瘦身前(947%)下降0.6%的情况下，模型复杂度下降为原来的1/3，即瘦身后的FLOPs和Params分别为1.1 G和1 789 658。而以MobileNet为Backbone的YOLOv4-tiny在精度下降1.92%的情况下，它的FLOPs和Params为1.29 G、2 600 068，其在精度和模型复杂度上的表现都不如瘦身后的YOLOv4-tiny模型。结果表明：基于网络瘦身算法的YOLOv4-tiny甘蔗茎节识别模型可有效降低模型复杂度，其计算量对嵌入式设备和移动式设备友好。该研究可为智能甘蔗收割机构的开发提供技术参考。     

基于YOLOv5的果园果树树干识别研究

水果是我国重要的经济作物之一,果业对于农民的增收和国家经济的发展都具有重要意义。为实现复杂自然环境下对果树树干的识别,提升当前果园生产水平,本文提出一种以YOLOv5模型为基线的果树树干识别检测模型（YOLOv5-SR）。在YOLOv5的backbone网络中以Rep VGG模块代替部分C3模块,利用Rep VGG模块结构重参数化特点实现提升网络模型的检测速度,满足实时性的要求;其次,在网络模型中引入Sim AM注意力机制模块,利用Sim AM注意力机制无参的特点在不影响模型速度的情况下加强对检测目标的提取能力,提升模型的检测精度。实验结果表明,改进后的模型相比较于YOLOv5,检测速度提升了10%,平均精度均值提升了6%,实现速度与精度上的提升。该研究满足在复杂环境下实时检测果树树干,有助于进一步推动智能化果园机器人的研发与应用。     

基于改进YOLO的自然环境下桃子成熟度快速检测模型

【目的】解决自然环境下不同成熟度桃子快速准确检测的问题,课题组提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法YOLO-Faster。【方法】使用YOLOv5s网络模型作为基础网络,将主干特征提取网络替换为FasterNet,使模型轻量化,并在主干和颈部之间增加串联的CBAM卷积注意力模块和常规卷积块,增强对图像重要特征的捕捉与表达,同时引入SIoU损失函数缓解预测框与真实框之间方向的不匹配。【结果】改进后模型的m AP为88.6%,与YOLOv5s相比提升1个百分点,模型权重缩减39.4%,浮点运算量降低44.3%,在GPU、CPU上的单张图像平均检测时间分别减少12.6%和24%。此外,本研究将训练好的模型部署到嵌入式设备Jetson Nano上,模型在Jetson Nano上的检测时间比YOLOv5s减少30.4%。【结论】改进后的轻量级模型能够快速准确地检测自然环境下不同成熟度的桃子,可以为桃子采摘机器人的视觉识别系统提供技术支持。     

改进YOLOv4的温室环境下草莓生育期识别方法

针对目前设施农业数字化栽培调控技术中对作物的生育期实时检测与分类问题，提出一种改进YOLOv4的温室环境下草莓生育期识别方法。该方法将注意力机制引入到YOLOv4主干网络的跨阶段局部残差模块（Cross Stage Partial Residual，CSPRes）中，融合草莓不同生长时期的目标特征信息，同时降低复杂背景的干扰，提高模型检测精度的同时保证实时检测效率。以云南地区的智能设施草莓为试验对象，结果表明，本研究提出的YOLOv4-CBAM（YOLOv4-Convolutional Block Attention Module）模型对开花期、果实膨大期、绿果期和成熟期草莓的检测平均精度（Average Precision，AP）分别为92.38%、82.45%、68.01%和92.31%，平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）为83.79%，平均交并比（Mean Inetersection over Union，mIoU）为77.88%，检测单张图像时间为26.13 ms。YOLOv4-CBAM模型检测草莓生育期的mAP相比YOLOv4、YOLOv4-SE、YOLOv4-SC模型分别提高8.7%、4.82%和1.63%。该方法可对草莓各生育期目标进行精准识别和分类，并为设施草莓栽培的信息化、规模化调控提供有效的理论依据。     

基于Compact-YOLO v4的茶叶嫩芽移动端识别方法

茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础,采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟,但该方法过度依赖于高性能硬件,不利于采茶机器人移动端的部署,针对这一问题,本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别方法。首先对YOLO v4算法的Backbone网络和Neck网络进行改进,将Backbone网络替换为GhostNet,将Neck网络中传统卷积替换为Ghost卷积,改进后的模型内存占用量仅为原来的1/5。接着运用迁移学习的训练方法提升模型精度,试验表明,Compact-YOLO v4算法模型的精度、召回率、平均精度均值、F1值分别为51.07%、78.67%、72.93%和61.45%。最后将本文算法模型移植到PRO-RK3568-B移动端开发板,通过转换模型、量化处理、改进部署环境3种方式,降低模型推理计算对硬件性能的需求,最终在保证嫩芽识别准确率的前提下,实现了优化模型推理过程、减轻移动端边缘计算压力的目的,为茶叶嫩芽采摘机器人的实际应用提供了技术支撑。     

基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。     

基于可形变卷积与SimAM注意力的密集柑橘检测算法

针对现有检测算法难以检测自然场景下小而密集的柑橘问题,提出一种DS-YOLO(Deformable Convolution SimAM YOLO)密集柑橘检测算法。引入可形变卷积网络(Deformable Convolution)代替原YOLOv4中的特征提取网络部分卷积层,使特征提取网络能自适应提取遮挡、重叠等导致柑橘形状信息缺失的位置特征,在特征融合模块中,增加新的检测尺度并融合SimAM注意力机制,增强模型对于小而密集柑橘特征的提取能力。试验结果表明：DS-YOLO算法相较于原YOLOv4准确率提高8.75%,召回率提高7.9%,F1分数提高5%,能够较准确检测自然环境下的密集柑橘目标,为密集水果产量预测和采摘机器人提供了有效的技术支持。     

基于改进YOLOv3网络模型的茶草位置检测算法

精准高效的茶草识别是智能茶园植保机械进行除草工作的关键。针对目前茶园除草智能化程度较低等问题,提出改进YOLOv3网络模型的茶草检测算法。首先,分季节和时间段,在多个茶叶品种的种植园中以自适应的距离和角度采集茶草混合图像并建立试验数据集。接着,使用K均值聚类算法重新设计先验锚框尺度。然后,以YOLOv3网络模型为基础,选取17×17的网格划分图像区域;采用残差网络（ResNet）作为主干网;加入过程提取层,增强草株检测性能。最后在原损失函数中引入广义交并比损失。通过消融试验和不同目标检测算法对比试验验证此改进算法对茶树与杂草的检测效果。试验结果表明,改进 YOLOv3网络模型对杂草的检测精确率和召回率分别为85.34%和91.38%,对茶树的检测精确率和召回率最高达到82.56%和90.12%;与原YOLOv3网络模型相比,检测精确率提高8.05%,并且每秒传输帧数达到52.83 Hz,是Faster R-CNN网络模型的16倍。这些数据说明所提算法在茶园复杂环境下,不仅对于茶树和杂草具有更好的识别效果,而且满足实时检测的要求,可以为智能茶园植保机械提供技术支持。     

基于轻量化改进YOLOv5的苹果树产量测定方法

果树测产是果园管理的重要环节之一,为提升苹果果园原位测产的准确性,本研究提出一种包含改进型YOLOv5果实检测算法与产量拟合网络的产量测定方法。利用无人机及树莓派摄像头采集摘袋后不同着色时间的苹果果园原位图像,形成样本数据集;通过更换深度可分离卷积和添加注意力机制模块对YOLOv5算法进行改进,解决网络中存在的特征提取时无注意力偏好问题和参数冗余问题,从而提升检测准确度,降低网络参数带来的计算负担;将图片作为输入得到估测果实数量以及边界框面总积。以上述检测结果作为输入、实际产量作为输出,训练产量拟合网络,得到最终测产模型。测产试验结果表明,改进型YOLOv5果实检测算法可以在提高轻量化程度的同时提升识别准确率,与改进前相比,检测速度最大可提升15.37%,平均mAP最高达到96.79%;在不同数据集下的测试结果表明,光照条件、着色时间以及背景有无白布均对算法准确率有一定影响;产量拟合网络可以较好地预测出果树产量,在训练集和测试集的决定系数R^{\mathrm{2}}分别为0.7967和0.7982,均方根误差RMSE分别为1.5317和1.4021 ㎏,不同产量样本的预测精度基本稳定;果树测产模型在背景有白布和无白布的条件下,相对误差范围分别在7%以内和13%以内。本研究提出的基于轻量化改进YOLOv5的果树产量测定方法具有良好的精度和有效性,基本可以满足自然环境下树上苹果的测产要求,为现代果园环境下的智能农业装备提供技术参考。     

基于改进YOLOv5s和多模态图像的树上毛桃检测

毛桃等果实的准确检测是实现机械化、智能化农艺管理的必要前提。然而,由于光照不均和严重遮挡,在果园中实现毛桃,尤其是套袋毛桃的检测一直面临着挑战。本研究基于改进YOLOv5s和多模态视觉数据提出了面向机械化采摘的毛桃多分类准确检测。具体地,构建了一个多类标签的裸桃和套袋毛桃的RGB-D数据集,包括4127组由消费级RGB-D相机获取的像素对齐的彩色、深度和红外图像。随后,通过引入方向感知和位置敏感的注意力机制,提出了改进的轻量级YOLOv5s（小深度）模型,该模型可以沿一个空间方向捕捉长距离依赖,并沿另一个空间方向保留准确的位置信息,提高毛桃检测精度。同时,通过将卷积操作分解为深度方向的卷积与宽度、高度方向的卷积,使用深度可分离卷积在保持模型检测准确性的同时减少模型的计算量、训练和推理时间。实验结果表明,使用多模态视觉数据的改进YOLOv5s模型在复杂光照和严重遮挡环境下,对裸桃和套袋毛桃的平均精度（Mean Average Precision,mAP）分别为98.6%和88.9%,比仅使用RGB图像提高了5.3%和16.5%,比YOLOv5s提高了2.8%和6.2%。在套袋毛桃检测方面,改进YOLOv5s的mAP比YOLOX-Nano、PP-YOLO-Tiny和EfficientDet-D0分别提升了16.3%、8.1%和4.5%。此外,多模态图像、改进YOLOv5s对提升自然果园中的裸桃和套袋毛桃的准确检测均有贡献,所提出的改进YOLOv5s模型在检测公开数据集中的富士苹果和猕猴桃时,也获得了优于传统方法的结果,验证了所提出的模型具有良好的泛化能力。最后,在主流移动式硬件平台上,改进后的YOLOv5s模型使用五通道多模态图像时检测速度可达每秒19幅,能够实现毛桃的实时检测。上述结果证明了改进的YOLOv5s网络和含多类标签的多模态视觉数据在实现果实自动采摘系统视觉智能方面的应用潜力。     

基于双目相机与改进YOLOv3算法的果园行人检测与定位

针对复杂果园环境中行人难以精确检测并定位的问题,提出了一种双目相机结合改进YOLOv3目标检测算法的行人障碍物检测和定位方法。该方法采用ZED双目相机采集左右视图,通过视差原理获取图像像素点的距离信息;将双目相机一侧的RGB图像作为用树形特征融合模块改进的YOLOv3算法的输入,得到行人障碍物在图像中的位置信息,结合双目相机获得的像素位置信息计算出相对于相机的三维坐标。用卡耐基梅隆大学国家机器人工程中心开放的果园行人检测数据集测试改进的YOLOv3算法,结果表明,准确率和召回率分别达到95.34%和91.52%,高于原模型的94.86%和90.19%,检测速度达到30.26 f/ms。行人检测与定位试验表明,行人障碍物的定位在深度距离方向平均相对误差为1.65%,最大相对误差为3.80%。该方法具有快速性和准确性,可以较好地实现果园环境中的行人检测与定位,为无人驾驶农机的避障决策提供依据。