融合注意力机制的开集猪脸识别方法

针对闭集猪脸识别模型无法识别训练集中未曾出现的生猪个体的问题,本文设计了一种融合注意力机制的开集猪脸识别方法,可实现开集猪脸图像识别,识别模型从未处理过的生猪个体。首先基于全局注意力机制、倒置残差结构和深度可分离卷积构建了轻量级的特征提取模块(GCDSC);然后基于高效注意力机制、Ghost卷积和残差网络设计C3ECAGhost模块,提取猪脸图像高层语义特征;最后基于MobileFaceNet网络,融合GCDSC模块、C3ECAGhost模块、SphereFace损失函数和欧氏距离度量方法,构建PigFaceNet模型,实现开集猪脸识别。实验结果表明,GCDSC模块可使模型猪脸识别的准确率提高1.05个百分点,C3ECAGhost模块可将模型准确率进一步提高0.56个百分点。PigFaceNet模型在开集猪脸识别验证中的准确率可达94.28%,比改进前提高1.61个百分点,模型占用存储空间仅为5.44 MB,在提高准确率的同时实现了模型轻量化,可为猪场智慧化养殖提供参考方案。     

基于改进MobileNetV3的水稻病害识别模型

针对水稻病害识别方法准确度低、模型收敛速度缓慢的问题,本文提出了一种高性能的轻量级水稻病害识别模型,简称为CA（Coordinate attention）-MobileNetV3。通过微调的迁移学习策略完善了模型的训练,提升了模型收敛速度。首先创建10个种类的数据集,其中包含9种水稻病害和1种水稻健康叶片。其次使用CA模块,在通道注意力中嵌入空间坐标信息,提高模型的特征提取能力与泛化能力。最后,将改进后的MobileNetV3网络作为特征提取网络,并加入SVM多分类器,提高模型精度。实验结果表明,在本文构建的水稻病害数据集上,初始的MobileNetV3识别准确率仅为95.78%,F1值为95.36%;加入CA模块后识别准确率和F1值分别提高至96.73%和96.56%;再加入SVM多分类器,通过迁移学习后,改进模型的识别准确率和F1值分别达到97.12%和97.04%,参数量和耗时仅为2.99×106和0.91s,明显优于其他模型。本文提出的CA-MobileNetV3水稻病害识别模型能够有效识别水稻叶部病害,实现了轻量级、高性能、易部署的水稻病害分类识别算法。     

基于改进YOLO v5s的轻量化植物识别模型研究

为方便调查宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布,需对植物识别方法进行研究。针对YOLO v5s模型参数量大,对复杂背景下的植物不易识别等问题,提出一种复杂背景下植物目标识别轻量化模型YOLO v5s-CBD。改进模型YOLO v5s-CBD在特征提取网络中引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet(Bottleneck transformer network),使卷积和自注意力相结合,提高模型的感受野;同时在特征提取网络融入坐标注意力(Coordinate attention, CA),有效捕获通道和位置的关系,提高模型的特征提取能力;引入SIoU函数计算回归损失,解决预测框与真实框不匹配问题;使用深度可分离卷积(Depthwise separable convolution, DSC)减小模型内存占用量。实验结果表明,YOLO v5s-CBD模型在单块Nvidia GTX A5000 GPU单幅图像推理时间仅为8 ms,模型内存占用量为8.9 MB,精确率P为95.1%,召回率R为92.9%,综合评价指标F1值为94.0%,平均精度均值(mAP)为95.7%,在VOC数据集...     

基于改进YOLO v5s的奶山羊面部识别方法

为准确高效地实现无接触式奶山羊个体识别,以圈养环境下奶山羊面部图像为研究对象,提出一种基于改进YOLO v5s的奶山羊个体识别方法。首先,从网络上随机采集350幅羊脸图像构成羊脸面部检测数据集,使用迁移学习思想预训练YOLO v5s模型,使其能够检测羊脸位置。其次,构建包含31头奶山羊3 844幅不同生长期的面部图像数据集,基于预训练的YOLO v5s,在特征提取层中引入SimAM注意力模块,增强模型的学习能力,并在特征融合层引入CARAFE上采样模块以更好地恢复面部细节,提升模型对奶山羊个体面部的识别精度。实验结果表明,改进YOLO v5s模型平均精度均值为97.41%,比Faster R-CNN、SSD、YOLO v4模型分别提高6.33、8.22、15.95个百分点,比YOLO v5s模型高2.21个百分点,改进模型检测速度为56.00 f/s,模型内存占用量为14.45 MB。本文方法能够准确识别具有相似面部特征的奶山羊个体,为智慧养殖中的家畜个体识别提供了一种方法支持。     

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。     

基于融合GhostNetV2的YOLO v7水稻籽粒检测

水稻籽粒检测在粮食储存中凸显重要作用,直接影响粮食销售的价格。针对一般机器视觉检测算法在水稻籽粒小目标的密集场景下存在难以识别且网络模型参数大,检测速度较慢、成本高等问题,提出一种基于YOLO v7优化的水稻籽粒检测算法。首先将部分高效聚合网络模块(Efficient layer aggregation network, ELAN)替换成轻量级网络模块GhostNetV2添加到主干及颈部网络部分,实现网络参数精简化的同时也减少了通道中的特征冗余;其次将卷积和自注意力结合的注意力模块(Convolution and self-attention mixed model, ACmix)添加到MP模块中,平衡全局和局部的特征信息,充分关注特征映射的细节信息;最后使用WIoU(Wise intersection over union)作为损失函数,减少了距离、纵横比之类的惩罚项干扰,单调聚焦机制的设计提高了模型的定位性能。在水稻籽粒图像数据集上验证改进后的模型检测水平,实验结果表明,改进后的YOLO v7模型的mAP@0.5达96.55%,mAP@0.5:0.95达70.10%,训练模型参数量...     

基于卷积块注意力胶囊网络的小样本水稻害虫识别

针对真实复杂背景下小样本水稻害虫识别模型泛化能力弱,易受复杂背景干扰以及重要特征表达能力不强等问题,提出了 一种基于卷积块注意力胶囊网络的小样本水稻害虫识别方法.采用数据增强的方法扩充数据,以提高模型的泛化能力同时预防过拟合;利用GrabCut算法去除图像中的复杂背景,减小复杂背景对水稻害虫识别的干扰;将空间注意机制和...     

基于深度主动学习与CBAM的细粒度菊花表型识别

针对菊花种类繁多,花型差别细微,准确标注比较困难的问题,基于深度主动学习与混合注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM),提出了一种标号数据不足情况下的菊花表型智能识别方法和框架。首先,通过主动学习策略基于最优标号和次优标号法（Best vs second best,BvSB）在未标记菊花样本中选取信息量较大的样本进行标记,并将标记后的样本放入训练样本中;其次,使用深度卷积神经网络ResNet50作为本文的主干网络训练标记样本,引入混合注意力机制模块CBAM,使模型能够更为准确地提取细粒度图像中的高层语义信息;最后,用更新后的训练样本继续训练分类模型,直到模型达到迭代次数后停止。实验结果表明,该方法在少量菊花标记样本下,精确率、召回率和F1值分别达到93.66%、93.15%和93.41%。本文方法可为标号数据不足情况下的菊花等花卉智能化识别提供技术支撑。     

不同信息词汇对海洛因戒断者注意保持影响的E R P研究

采用事件相关电位技术(ERP),以毒品、中性和性信息词汇作为预备信号,间隔1 500ms后出现灰色小方框作为命令信号,看到命令信号则迅速按键反应,通过诱发的伴随性负波(CNV)分析毒品、中性和性信息词汇对注意保持的影响.结果发现:在预备信号呈现后的400～500ms内,毒品词汇比中性和性信息词汇诱发了更正的ERP成分(P500);在1 000～1 400ms内,毒品和性信息词汇比中性词汇都诱发一个更为正向的ERP成分;在2300～2 400ms内,毒品词汇相比中性词汇诱发了一个更正的ERP成分;在2 700～2 800ms内,毒品词汇同样比中性词汇诱发了一个更正的ERP成分.说明与毒品有关的词汇对吸毒者的注意保持功能产生了一定的干扰,吸毒者对与毒品有关的线索更为关注,这些成分很有可能是吸毒者的认知功能障碍和情感障碍的体现.     

基于空间注意力和可变形卷积的无人机田间障碍物检测

为了解决植保无人机作业时,传统田间障碍物识别方法依赖人工提取特征,计算耗时较长,难以实现在非结构化田间环境下实时作业识别的问题,提出一种优化的Mask R-CNN模型的非结构化农田障碍物实例分割方法。以ResNet-50残差网络为基础,将空间注意力(Spatial attention, SA)引入残差结构,聚焦跟踪目标的显著性表观特征并主动抑制噪声等无用特征的影响;引入可变形卷积(Deformable convolution, DCN),通过加入偏移量,增大感受野,提高模型的鲁棒性。构建包含农田典型障碍物的数据集,通过对比试验研究在ResNet残差网络结构中的不同阶段中加入空间注意力和可变形卷积时的模型性能差异。结果表明,与Mask R-CNN原型网络相比,在ResNet的阶段2、阶段3、阶段5加入空间注意力和可变形卷积后,改进Mask R-CNN的边界框(Bbox)和掩膜(Mask)的平均精度均值(mAP)分别从64.5%、56.9%提高到71.3%、62.3%。本文提出的改进Mask R-CNN可以很好地实现农田障碍物检测,可为植保无人机在非结构化农田环境下安全高效工作提供技术支撑。