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。     

基于深度学习的月季多叶片病虫害检测研究

月季病虫害严重影响月季产量和观赏性,将目标检测算法应用到月季病虫害检测中有利于提高月季病虫害检测效率,对实现月季智能化种植培育起到重要支撑作用。针对实际种植场景中复杂背景对病虫害检测的影响,以及病虫害形状大小特点,提出两阶段月季病虫害检测方法TSDDP,首先添加调优后的Inception模块改进YOLOv3模型特征提取与融合能力对自然环境下拍摄的月季多叶片图像进行叶片检测,去除复杂背景中存在的影响因素,然后通过K-means聚类Anchor box优化Faster R-CNN以满足月季病虫害目标检测需求,基于叶片检测结果对叶片病虫害进行检测。通过比较YOLOv3、Faster R-CNN和TSDDP对自然环境下的月季多叶片病虫害检测效果,试验结果表明TSDDP的检测精度和定位准确度均高于其他算法,最终病虫害平均检测精度达到82.26%,有效减少复杂背景造成误检的同时改善小尺度病虫害的检测和定位效果。     

基于改进DenseNet的茶叶病害小样本识别方法

针对茶叶病害识别的传统方法费工费时,同时由于茶叶病害样本小且分布不均导致传统卷积神经网络不能准确快速识别的问题,提出一种基于迁移学习的SE-DenseNet-FL茶叶病害识别方法。SE-DenseNet-FL以DenseNet模型为基础,首先在DenseNet网络结构中融入SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）模块,以加强重要特征传播实现特征重标定;其次引入Focal Loss函数替换原DenseNet中的损失函数,使模型在训练时专注于难分类的样本,以缓解样本分布不均给模型带来的性能影响;最后利用PlantVillage数据集预训练取得预训练模型,通过迁移学习在预训练模型上使用自建茶叶病害数据集进行参数微调,以缓解样本数据过少带来的过拟合影响。通过与原模型DenseNet以及其他经典分类模型（AlexNet、VGG16、ResNet101）进行试验对比,结果表明基于迁移学习的SE-DenseNet-FL在小样本及样本分布不均情景下对茶叶病害的识别准确率达到92.66%。该模型具有较高的识别准确率与较强的鲁棒性,可为茶叶病害智能诊断提供参考。     

基于图像特征融合的农事活动行为的识别

针对农事活动图像中人体姿态所隐含的行为信息以及人与农具所隐含的关联信息,提出了一种基于图像特征融合的农事活动行为的识别方法：利用人体姿态估计技术OpenPose提取农事行为关节点位置信息,利用目标检测YOLOv3提取农事行为中农具的位置和分类信息,用以构建农事行为的距离空间特征矩阵和角度空间特征矩阵,并将这些特征进行图像特征融合,建立基于图像显式特征和隐式特征融合的农事活动行为识别方法EI–SVM,实现农事活动行为的识别。试验结果表明,EI–SVM方法对农事活动行为识别的准确率可达94.87%,在公用数据集上准确率达到92.39%。