基于改进YOLOv7模型的柑橘表面缺陷在线检测

柑橘表面缺陷是水果检测分级的重要依据，针对传统柑橘表面缺陷检测方法效率低、精度低等问题，该研究提出一种柑橘表面缺陷的实时检测方法。该方法首先对柑橘图像进行图像增强，然后利用提出的YOLOv7-CACT模型对柑橘表面缺陷进行检测，该模型在YOLOv7模型骨干网络中引入坐标注意力模块(coordinate attention, CA)，从而提高模型对缺陷部分的关注度。在网络头部引入CT（contextual transformer，CT）模块，融合静态和动态上下文表征特征，从而增强缺陷部分特征表达能力。通过试验确定CA模块和CT模块的最佳位置。改进后的YOLOv7-CACT模型检测结果平均精度均值（mean average precision，mAP）相较于原始模型增加了4.1个百分点，达到91.1%，满足了实际生产中对柑橘缺陷检测精度的要求。最后将基于YOLOv7-CACT的柑橘检测模型通过TensorRT进行部署，试验结果表明模型的推理时间满足柑橘生产线10个/s的实时分选要求，总体的检测精度达到94.4%，为柑橘表面缺陷在线检测提供了一种精准的实时检测方法。     

基于改进YOLOv5s的果园环境葡萄检测

为了快速精准地识别复杂果园环境下的葡萄目标，该研究基于YOLOv5s提出一种改进的葡萄检测模型（MRWYOLOv5s）。首先，为了减少模型参数量，采用轻量型网络MobileNetv3作为特征提取网络，并在MobileNetv3的bneck结构中嵌入坐标注意力模块（coordinate attention,CA）以加强网络的特征提取能力；其次，在颈部网络中引入RepVGG Block，融合多分支特征提升模型的检测精度，并利用RepVGG Block的结构重参数化进一步加快模型的推理速度；最后，采用基于动态非单调聚焦机制的损失（wise intersection over union loss,WIoU Loss）作为边界框回归损失函数，加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明，改进的MRW-YOLOv5s模型参数量仅为7.56 M，在测试集上的平均精度均值（mean average precision,mAP）达到97.74%，相较于原YOLOv5s模型提升了2.32个百分点，平均每幅图片的检测时间为10.03 ms，比原YOLOv5s模型减少了6.13 ms。与主流的目标检测模型S...     

基于YOLOv5s-ESTC的肉苁蓉检测

为了解决因梭梭和红柳等宿主遮挡、样本分布密集、样本大小不均衡等造成人工种植肉苁蓉检测精度低以及模型参数量过大难以向嵌入式设备移植等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的人工种植肉苁蓉轻量化检测方法。首先,将YOLOv5s的主干网络替换为EfficientNetv2网络,以减少模型参数量和计算复杂度进而实现模型轻量化,便于后期将模型向嵌入式设备部署;其次,为了增强模型对小目标肉苁蓉特征信息的提取能力,将C3模块与Swin Transformer Block进行整合,得到C3STR模块,将其引入主干网络,并将其输出的特征图与Neck网络中的特征图进行融合;最后,在检测头前端与颈项加强网络之间添加CA注意力机制,以弱化背景信息、聚焦目标特征,提高网络检测性能。试验结果表明,本文模型对于肉苁蓉的检测精度和准确率分别为89.4%和92.3%,模型的参数量和计算量分别为5.69×10⁶ MB和6.8 GB,权重文件大小为11.9 MB,单幅图像推理时间为8.9 ms,能够实现实时性检测。同其他主流模型相比,改进后的模型的检测精度分别比SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7s和YOLOv8s高出1.1、3.0、10.8、10.3、8.5、1.6、1.2、1.4和0.5个百分点,能够准确识别不同形态下的人工种植肉苁蓉目标,同时模型具有最小的参数量、计算量和权重文件。将本文模型部署到移动端设备上,测试结果表明,本文模型具有较好的检测效果,在移动端设备上的检测时间为110.81 ms,相较于YOLOv5s模型提升了37.8%,平均检测精度相对YOLOv5s模型提升4.96个百分点,可为肉苁蓉智能化采摘装备研制提供参考。     

利用改进的YOLOv5s检测莲蓬成熟期

为解决莲田环境下不同成熟期莲蓬的视觉感知问题,该研究提出了一种改进YOLOv5s的莲蓬成熟期检测方法。首先,通过在主干特征网络中引入BoT(bottleneck transformer)自注意力机制模块,构建融合整体与局部混合特征的映射结构,增强不同成熟期莲蓬的区分度;其次,采用高效交并比损失函数EIoU(efficient IoU)提高了边界框回归定位精度,提升模型的检测精度;再者,采用K-means++聚类算法优化初始锚框尺寸的计算方法,提高网络的收敛速度。试验结果表明,改进后YOLOv5s模型在测试集下的精确率P、召回率R、平均精度均值mAP分别为98.95%、97.00%、98.30%,平均检测时间为6.4ms,模型尺寸为13.4M。与YOLOv3、 YOLOv3-tiny、 YOLOv4-tiny、 YOLOv5s、YOLOv7检测模型对比,平均精度均值mAP分别提升0.2、1.8、1.5、0.5、0.9个百分点。基于建立的模型,该研究搭建了莲蓬成熟期视觉检测试验平台,将改进YOLOv5s模型部署在移动控制器Raspberry Pi 4B中,对4种距离范围下获取的莲蓬场景图像...     

基于改进YOLOv7的油茶果实成熟度检测

为确保油茶果实处于最佳成熟度进行采摘,提高油茶果实的出油率及茶油品质。该研究针对自然环境下油茶果实多被遮挡的问题,以原始YOLOv7模型为基础进行改进,提出一种油茶果实成熟度检测方法。首先,在主干网络中引入十字交叉注意力机制（criss-cross attention,CCA）加强对被枝叶遮挡果实成熟度特征的提取能力;其次,使用基于距离和交并比的非极大值抑制（distance-iou non-maximum suppression,DIoU-NMS）算法代替传统非极大值抑制（non-maximum suppression,NMS）算法,从而加强模型对相互遮挡果实的检测能力;最后,以训练集中3098张油茶果实图像训练改进的YOLOv7模型,验证集中442张图像用于在训练过程中评估模型,并对测试集中885张图像进行测试。改进后的YOLOv7模型在测试集下的精确率P为93.52%,召回率R为90.25%,F₁分数为91.86%,平均精度均值mAP为94.60%,平均检测时间为0.77s,模型权重大小为82.6M。与Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv3、YOLOv5l和原始YOLOv7模型相比,平均精度均值mAP分别提升7.51、5.89、4.21、4.21和2.91个百分点。试验证明,改进的YOLOv7模型为实现油茶果实的智能化采摘提供理论依据。     

采用改进RetinaNet的笼养肉鸽繁育期个体检测模型

实现繁育期精准个体检测是提高集约养殖环境下肉鸽繁育效率和精准管控效果的有效手段，其中小目标鸽蛋及粘连乳鸽的精准检测是关键。该研究提出了一种基于改进RetinaNet的目标检测模型，以RetinaNet网络为基础框架，将ResNet50特征提取网络与特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，FPN）结合，增加特征金字塔网络中特征检测尺度，提升对图像中遮挡鸽蛋与粘连乳鸽的检测精度；在分类和回归子网络前引入卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），提升对小目标检测的精度。试验结果表明，该研究提出的模型对于笼养肉鸽个体检测的平均精度均值（mean Average Precision，mAP）达到80.89%，相比SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOv5m和原始RetinaNet模型提高了18.66、29.15、19.92、21.69、18.99与15.45个百分点；对成鸽、乳鸽与鸽蛋检测的平均精度（Average Precision，AP）分别为95.88%，79.51%和67.29%，相对原始RetinaNet模型提高了2.16、21.74和22.48个百分点，在保证成鸽精准检测的基础上，显著提升了对复杂环境下存在局部遮挡的小目标鸽蛋以及粘连乳鸽的检测精度，为实现集约化养殖环境下肉鸽繁育周期个体检测和精准管控提供有效支持。     

基于改进YOLOv5s的轻量化金银花识别方法

为提高金银花采摘机器人的工作效率和采摘精度,实现将模型方便快速部署到移动端,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化金银花识别方法。用EfficientNet的主干网络替换YOLOv5s的Backbone层,并在改进之后的Backbone层加入原YOLOv5s的SPPF特征融合模块,减少了模型的参数量和计算量,同时降低模型权重的大小,便于之后移动端的部署;其次,为提高模型对于金银花的识别效果,该研究在Neck层中用CARAFE上采样模块替换原始模型中的上采样模块,在略微提高参数量的前提下提高了模型识别金银花的精确度和平均精度,提高了采摘效率。试验结果显示,改进后的轻量化模型参数量仅为3.89 × 10⁶ M,为原始YOLOv5s模型的55.5%;计算量仅为7.8 GFLOPs,为原始模型的49.4%;权重仅为7.8 MB,为原始模型的57.4%,并且精确度和平均精度达到了90.7%和91.8%,相比原始YOLOv5s模型分别提高1.9和0.6个百分点。改进后的轻量化模型与当前主流的Faster-RCNN、SSD、YOLO系列目标检测模型相比,不但提高了检测精度,还大幅减少了模型的参数量、计算量和权重大小,研究结果为后续金银花采摘机器人的识别和移动端的部署提供了参考和依据。     

基于改进的轻量化卷积神经网络火龙果检测方法

在自然环境下对火龙果进行实时检测是实现火龙果自动化采摘的必要条件之一。该研究提出了一种轻量级卷积神经网络YOLOv4- LITE火龙果检测方法。YOLOv4集成了多种优化策略，YOLOv4的检测准确率比传统的YOLOv3高出10%。但是YOLOv4的骨干网络复杂，计算量大，模型体积较大，不适合部署在嵌入式设备中进行实时检测。将YOLOv4的骨干网络CSPDarknet-53替换为MobileNet-v3，MobileNet-v3提取特征可以显著提高YOLOv4的检测速度。为了提高小目标的检测精度，分别设置在网络第39层以及第46层进行上采样特征融合。使用2 513张不同遮挡环境下的火龙果图像作为数据集进行训练测试，试验结果表明，该研究提出的轻量级YOLOv4-LITE模型 Average Precision（AP）值为96.48%，F1值为95%，平均交并比为81.09%，模型大小仅为2.7 MB。同时对比分析不同骨干网络，MobileNet-v3检测速度大幅度提升，比YOLOv4的原CSPDarknet-53平均检测时间减少了132.33 ms。YOLOv4-LITE在GPU上检测一幅1 200×900的图像只需要2.28 ms，可以在自然环境下实时检测，具有较强的鲁棒性。相比现有的目标检测算法，YOLOv4-LITE的检测速度是SSD-300的9.5倍，是Faster-RCNN的14.3倍。进一步分析了多尺度预测对模型性能的影响，利用4个不同尺度特征图融合预测，相比YOLOv4-LITE平均检测精度提高了0.81%，但是平均检测时间增加了10.33 ms，模型大小增加了7.4 MB。因此，增加多尺度预测虽然提高了检测精度，但是检测时间也随之增加。总体结果表明，该研究提出的轻量级YOLOv4-LITE在检测速度、检测精度和模型大小方面具有显著优势，可应用于自然环境下火龙果检测。     

快速精准识别棚内草莓的改进YOLOv4-Tiny模型

为了实现棚内草莓果实的快速精准识别,该研究提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的草莓检测模型。首先,为了大幅度减少模型计算量,采用轻量型网络GhostNet作为特征提取网络,并在GhostBottleneck结构中嵌入卷积注意力模块以加强网络的特征提取能力;其次,在颈部网络中添加空间金字塔池化模块和特征金字塔网络结构,融合多尺度特征提升小目标草莓的检测效果;最后,采用高效交并比损失作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明,改进YOLOv4-Tiny模型权重大小仅为4.68 MB,平均每幅图片的检测时间为5.63 ms,在测试集上的平均精度均值达到92.62%,相较于原YOLOv4-Tiny模型提升了5.77个百分点。与主流的目标检测模型SSD、CenterNet、YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5s相比,改进YOLOv4-Tiny模型平均精度均值分别高出9.11、4.80、2.26、1.22、1.91个百分点,并且模型权重大小和检测速度方面均具有绝对优势,该研究可为后续果实智能化采摘提供技术支撑。     

基于改进YOLOv5s的河蟹与饵料检测方法

针对目前在水下复杂环境中池塘养殖河蟹与饵料的检测算法存在检测精度低、速度慢等问题,该研究提出了基于改进YOLOv5s（you only look once version 5 small）的河蟹与饵料检测方法。首先,采用轻量化卷积Ghost替换普通卷积,同时利用GhostBottleneck结构替换原主干网络中的残差结构快速提取网络特征,减少模型计算量,满足安卓端的应用要求。其次,为了弥补因网络参数量减少造成网络检测精度稍有降低的问题,借鉴BiFPN（bidirectional feature pyramid network）的思想改进原始YOLOv5s的双向融合骨干网络,以较低的计算成本提高网络对小目标的检测精度。此外,为了帮助网络进一步更好地识别目标,加入了CA（coordinate attention）注意力机制,使得图像中感兴趣的区域能够更准确地被捕获。试验结果表明：该研究改进模型平均精度均值为96.9%,计算量为8.5GFLOPs,与当前主流的单阶段有锚框目标检测算法SSD（single shot multibox detector）和YOLOv3相比,具有更高的检测精度以及更少的计算量。相比于原始YOLOv5s模型,本文改进模型平均精度均值提高了2.2个百分点,计算量和模型内存都降低了40%以上。最后,将改进前后的模型部署到安卓设备上测试。测试结果表明：改进后模型的平均检测速度为148ms/帧,相较于原始模型检测速度提高了20.9%,并且保持了较好的检测效果,平衡了安卓设备对模型检测精度以及速度的性能需求,能够为河蟹养殖投饵量的精准确定提供参考。     

基于改进YOLOv7的疏果期苹果目标检测方法

疏果期苹果目标检测是实现疏果机械化、自动化需要解决的关键问题。为实现疏果期苹果目标准确检测,该研究以YOLOv7为基础网络,融合窗口多头自注意力机制（Swin Transformer Block）,设计了一种适用于近景色小目标检测的深度学习网络。首先在YOLOv7模型的小目标检测层中添加Swin Transformer Block,保留更多小尺度目标特征信息,将预测框与真实框方向之间的差异考虑到模型训练中,提高模型检测精度,将YOLOv7中的损失函数CIoU替换为SIoU。最后利用Grad-CAM方法产生目标检测热力图,进行有效特征可视化,理解模型关注区域。经测试,该文模型的检测均值平均精度为95.2%,检测准确率为92.7%,召回率为91.0%,模型所占内存为81 MB,与原始模型相比,均值平均精度、准确率、召回率分别提高了2.3、0.9、1.3个百分点。该文模型对疏果期苹果具有更好的检测效果和鲁棒性,可为苹果幼果生长监测、机械疏果等研究提供技术支持。     

基于改进YOLOv7模型的复杂环境下鸭蛋识别定位

在干扰、遮挡等复杂环境下,对鸭蛋进行快速、准确识别定位是开发鸭蛋拾取机器人的关键技术,该研究提出一种基于改进YOLOv7（you only look once）模型的复杂环境鸭蛋检测方法,在主干网络加入卷积注意力模块（CBAM,convolutional block attention module）,加强网络信息传递,提高模型对特征的敏感程度,减少复杂环境对鸭蛋识别干扰;利用深度可分离卷积(DSC,depthwise separable convolution)、调整空间金字塔池化结构（SPP,spatial pyramid pooling）,降低模型参数数量和运算成本。试验结果表明,与SSD、YOLOv4、YOLOv5_M以及YOLOv7相比,改进YOLOv7模型的F1分数（F1 score）分别提高了8.3、10.1、8.7和7.6个百分点,F1分数达95.5%,占内存空间68.7 M,单张图片检测平均用时0.022 s。与不同模型在复杂环境的检测对比试验表明,改进的YOLOv7模型,在遮挡、簇拥、昏暗等复杂环境下,均能对鸭蛋进行准确快速的识别定位,具有较强鲁棒性和适用性。该研究可为后续开发鸭蛋拾取机器人提供技术支撑。     

基于改进轻量化YOLOv4模型的虾只肉壳辨识方法

为实现虾只机械剥壳环节裸肉虾与带壳虾自动分选,该研究提出一种基于改进YOLOv4模型的虾只肉壳辨识方法。将YOLOv4模型中CSP-Darknet53网络替换为GhostNet网络,增强模型自适应特征提取能力及简化模型参数计算量。在YOLOv4主干特征提取网络Resblock模块中引入轻量级注意力机制,增强主干特征提取网络的特征提取能力。将YOLOv4模型中GIoU损失函数替换为CIoU损失函数,提高模型预测框的回归效果。为检测改进效果进行了不同模型对比验证,轻量化结果表明改进YOLOv4模型参数量最少、计算量最小;消融试验表明改进YOLOv4模型的平均精度均值为92.8%,比YOLOv4模型提升了6.1个百分点。不同场景下应用改进YOLOv4模型进行虾只肉壳辨识性能试验。结果表明：同品种不同环境的虾只肉壳辨识总体平均准确率为95.9 %,同品种不同剥壳方式的虾只肉壳辨识准确率平均值为90.4 %,不同品种虾只肉壳辨识准确率平均值为87.2 %。研究结果可为裸肉虾与带壳虾自动分选提供技术支撑。     

基于改进YOLOv5s的自然环境下猕猴桃花朵检测方法

为实现对猕猴桃花朵的快速准确检测,该研究提出了一种基于改进YOLOv5s的猕猴桃花朵检测模型YOLOv5s＿S＿N＿CB＿CA,并通过对比试验进行了精度验证。在YOLOv5s基础上引入C3HB模块和交叉注意力(criss-cross atte ntion,CCA)模块增强特征提取能力,结合样本切分和加入负样本处理方法进一步提升模型精度。改进模型的检测精确率为85.21%,召回率为90%,模型大小为14.6 MB,交并比(intersection over union,IoU)为0.5下的均值平均精度(mAP_0.5)为92.45%,比仅进行样本缩放处理的原始YOLOv5s提高了31.91个百分点,检测速度为35.47帧/s,比原始YOLOv5s提高了34.15%。使用改进模型对自然环境下不同天气、晴天不同时段光照强度下的猕猴桃花朵进行检测,结果表明模型检测晴天、阴天下猕猴桃花朵的mAP_0.5分别为91.96%、91.15%,比原始YOLOv5s分别高出2.55、2.25个百分点;检测晴天9:00-11:00、15:00-17:00光强下猕猴桃花...     

基于优选YOLOv7模型的采摘机器人多姿态火龙果检测系统

为了检测复杂自然环境下多种生长姿态的火龙果,该研究基于优选YOLOv7模型提出一种多姿态火龙果检测方法,构建了能区分不同姿态火龙果的视觉系统。首先比较了不同模型的检测效果,并给出不同设备的建议模型。经测试,YOLOv7系列模型优于YOLOv4、YOLOv5和YOLOX的同量级模型。适用于移动设备的YOLOv7-tiny模型的检测准确率为83.6%,召回率为79.9%,平均精度均值（mean average precision,mAP）为88.3%,正视角和侧视角火龙果的分类准确率为80.4%,推理一张图像仅需1.8 ms,与YOLOv3-tiny、YOLOv4-tiny和YOLOX-tiny相比准确率分别提高了16.8、4.3和4.8个百分点,mAP分别提高了7.3、21和3.9个百分点,与EfficientDet、SSD、Faster-RCNN和CenterNet相比mAP分别提高了8.2、5.8、4.0和42.4个百分点。然后,该研究对不同光照条件下的火龙果进行检测,结果表明在强光、弱光、人工补光条件下均保持着较高的精度。最后将基于YOLOv7-tiny的火龙果检测模型部署到Jetson Xavier NX上并针对正视角火龙果进行了验证性采摘试验,结果表明检测系统的推理分类时间占完整采摘动作总时间的比例约为22.6%,正视角火龙果采摘成功率为90%,验证了基于优选YOLOv7的火龙果多姿态检测系统的性能。     

采用改进的YOLOv5s检测花椒簇

为实现花椒簇的快速准确检测,该研究提出了一种基于改进YOLOv5s的花椒簇检测模型。首先,使用MBConv(MobileNetV3 block convolution,MBConv)模块和基于ReLU的轻量级自注意力机制优化了EfficientViT网络,用其代替YOLOv5s的主干,减少模型的参数量、增强模型对重要特征的表达能力。其次,在模型的训练过程中采用了OTA(optimal transport assignment)标签分配策略,优化训练中的标签分配结果。最后,使用WIoU损失函数对原损失函数CIoU进行替换,提高锚框的质量。试验结果表明,改进YOLOv5s模型的平均准确度均值(mean average precision,mAP)为97.3%、参数量为5.9 M、检测速度为131.6帧/s。相较于YOLOv5s模型,mAP提升1.9个百分点、参数量降低15.7%、检测速度提高14.5%。结果表明,该研究提出的改进YOLOv5s模型准确度高、参数量低、检测速度快,可实现对花椒簇的有效检测。     

基于YOLOv4模型剪枝的番茄缺陷在线检测

为解决番茄缺陷检测过程中的精确性和实时性问题,该研究提出一种基于模型剪枝的番茄表面缺陷实时检测方法。采用模型剪枝的方法在YOLOv4网络模型基础上进行模型优化,首先将3个连续检测工位采集的RGB图像拼接生成YOLOv4网络的输入图像,然后采用通道剪枝和层剪枝的方法压缩YOLOv4网络模型,从而减少模型参数,提高检测速度,最后提出一种基于L1范数的非极大值抑制方法,用于在模型微调后去除冗余预测框,从而精准定位图像中的缺陷位置,并将模型部署到分级系统上进行实时检测试验。结果表明,该研究提出的YOLOv4P网络与原YOLOv4网络相比,网络模型尺寸和推理时间分别减少了232.40 MB和10.11 ms,平均精度均值（Mean Average Precision,mAP）从92.45%提高到94.56%,能满足实际生产中针对缺陷番茄进行精准、实时检测的要求,为番茄分级系统提供了高效的实时检测方法。     

采用改进YOLOv3算法检测青皮核桃

使用机器视觉对果实检测并进行估产是实现果园智能化管理的重要途径,针对自然环境下青皮核桃与叶片颜色差异小、核桃体积较小导致青皮核桃不易检出的问题,提出一种基于改进YOLOv3的青皮核桃视觉检测方法。依据数据集特征进行数据增强,引入Mixup数据增强方法,该研究使模型从更深的维度学习核桃特征;针对核桃单种类目标检测比较不同预训练模型,选择精度提升更明显的Microsoft Common Objects in Context（COCO）数据集预训练模型;依据标注框尺寸统计对锚框进行调整,避免锚框集中,提升模型多尺度优势。在消融试验中,前期改进将平均精度均值提升至93.30%,在此基础上,引入MobilNet-v3骨干网络替换YOLOv3算法中原始骨干网络,提升模型检测能力及轻量化。试验表明,基于改进YOLOv3的青皮核桃检测平均精度均值为94.52%,超越YOLOv3其他2个骨干网络和Faster RCNN-ResNet-50网络。本文改进模型大小为88.6 M,检测速度为31帧/s,检测速度是Faster RCNN-ResNet-50网络的3倍,可以满足青皮核桃实时准确检测需求。该方法可为核桃果园智能化管理中的估产、采收规划等提供技术支撑,也可为近背景颜色的小果实实时准确检测提供思路。