基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法

为实现收获后含杂马铃薯中土块石块的快速检测和剔除,提出了一种基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法。YOLO v4模型以CSPDarknet53为主干特征提取网络,在保证检测准确率的前提下,利用通道剪枝算法对模型进行剪枝处理,以简化模型结构、降低运算量。采用Mosaic数据增强方法扩充图像数据集(8621幅图像),对模型进行微调,实现了马铃薯中土块石块的检测。测试表明,剪枝后模型总参数量减少了94.37%,模型存储空间下降了187.35 MB,前向运算时间缩短了0.02 s,平均精度均值(Mean average precision, mAP)下降了2.1个百分点,说明剪枝处理可提升模型性能。为验证模型的有效性,将本文模型与5种深度学习算法进行比较,结果表明,本文算法mAP为96.42%,比Faster R-CNN、Tiny-YOLO v2、YOLO v3、SSD分别提高了11.2、11.5、5.65、10.78个百分点,比YOLO v4算法降低了0.04个百分点,模型存储空间为20.75 MB,检测速度为78.49 f/s,满足实际生产需要。     

基于改进YOLO v4的荔枝病虫害检测模型

为实时准确地检测到自然环境下背景复杂的荔枝病虫害,本研究构建荔枝病虫害图像数据集并提出荔枝病虫害检测模型以提供诊断防治。以YOLO v4为基础,使用更轻、更快的轻量化网络GhostNet作为主干网络提取特征,并结合GhostNet中的核心设计引入更低成本的卷积Ghost Module代替颈部结构中的传统卷积,得到轻量化后的YOLO v4-G模型。在此基础上使用新特征融合方法和注意力机制CBAM对YOLO v4-G进行改进,在不失检测速度和模型轻量化程度的情况下提高检测精度,提出YOLO v4-GCF荔枝病虫害检测模型。构建的数据集包含荔枝病虫害图像3725幅,其中病害种类包括煤烟病、炭疽病和藻斑病3种,虫害种类包括毛毡病和叶瘿蚊2种。试验结果表明,基于YOLO v4-GCF的荔枝病虫害检测模型,对于5种病虫害目标在训练集、验证集和测试集上的平均精度分别为95.31%、90.42%和89.76%,单幅图像检测用时0.1671s,模型内存占用量为39.574MB,相比改进前的YOLO v4模型缩小84%,检测速度提升38%,在测试集中检测平均精度提升4.13个百分点,同时平均精度比常用模型YOLO v4-tiny、EfficientDet-d2和Faster R-CNN分别高17.67、12.78、25.94个百分点。所提出的YOLO v4-GCF荔枝病虫害检测模型能够有效抑制复杂背景的干扰,准确且快速检测图像中荔枝病虫害目标,可为自然环境下复杂、非结构背景的农作物病虫害实时检测研究提供参考。     

基于改进YOLO v4的玉米种子外观品质检测方法

针对玉米种子在外观品质检测中需要快速识别与定位的需求,提出了一种基于改进YOLO v4的目标检测模型,同时结合四通道(RGB+NIR)多光谱图像,对玉米种子外观品质进行了识别与分类。为了减少改进后模型的参数量,本文将主干特征提取网络替换为轻量级网络MobileNet V1。为了进一步提升模型的性能,通过试验研究了空间金字塔池化(Spatial pyramid pooling, SPP)结构在不同位置上对模型性能的影响,最终选取改进YOLO v4-MobileNet V1模型对玉米种子外观品质进行检测。试验结果表明,模型的综合评价指标平均F1值和mAP达到93.09%和98.02%,平均每检测1幅图像耗时1.85 s,平均每检测1粒玉米种子耗时0.088 s,模型参数量压缩为原始模型的20%。四通道多光谱图像的光谱波段可扩展到可见光范围之外,并能够提取出更具有代表性的特征信息,并且改进后的模型具有鲁棒性强、实时性好、轻量化的优点,为实现种子的高通量质量检测和优选分级提供了参考。     

基于改进YOLO v4的自然环境苹果轻量级检测方法

针对苹果采摘机器人识别算法包含复杂的网络结构和庞大的参数体量,严重限制检测模型的响应速度问题,本文基于嵌入式平台,以YOLO v4作为基础框架提出一种轻量化苹果实时检测方法(YOLO v4-CA)。该方法使用MobileNet v3作为特征提取网络,并在特征融合网络中引入深度可分离卷积,降低网络计算复杂度;同时,为弥补模型简化带来的精度损失,在网络关键位置引入坐标注意力机制,强化目标关注以提高密集目标检测以及抗背景干扰能力。在此基础上,针对苹果数据集样本量小的问题,提出一种跨域迁移与域内迁移相结合的学习策略,提高模型泛化能力。试验结果表明,改进后模型的平均检测精度为92.23%,在嵌入式平台上的检测速度为15.11f/s,约为改进前模型的3倍。相较于SSD300与Faster R-CNN,平均检测精度分别提高0.91、2.02个百分点,在嵌入式平台上的检测速度分别约为SSD300和Faster R-CNN的1.75倍和12倍;相较于两种轻量级目标检测算法DY3TNet与YOLO v5s,平均检测精度分别提高7.33、7.73个百分点。因此,改进后的模型能够高效实时地对复杂果园环境中的苹果进行检测,适宜在嵌入式系统上部署,可以为苹果采摘机器人的识别系统提供解决思路。     

基于改进YOLO v4的笼养蛋鸭行为实时识别方法

蛋鸭行为模式是判断笼养鸭养殖过程中健康状况及福利状态的重要指标,为了通过机器视觉实现识别蛋鸭多行为模式,提出了一种基于改进YOLO v4 (You only look once)的目标检测算法,不同的行为模式为蛋鸭的养殖管理方案提供依据。本文算法通过更换主干特征提取网络MobileNetV2,利用深度可分离卷积模块,在提升检测精度的同时降低模型参数量,有效提升检测速度。在预测输出部分引入无参数的注意力机制SimAM模块,进一步提升模型检测精度。通过使用本文算法对笼养蛋鸭行为验证集进行了检测,优化后模型平均精度均值达到96.97%,图像处理帧率为49.28 f/s,相比于原始网络模型,平均精度均值及处理速度分别提升5.03%和88.24%。与常用目标检测网络进行效果对比,改进YOLO v4网络相较于Faster R-CNN、YOLO v5、YOLOX的检测平均精度均值分别提升12.07%、30.6%及2.43%。将本文提出的改进YOLO v4网络进行试验研究,试验结果表明本文算法可以准确地对不同时段的笼养蛋鸭行为进行记录,根据蛋鸭表现出的不同行为模式来帮助识别蛋鸭的异常情况,如部分行为发...     

基于改进YOLO v4的群体棉种双面破损检测方法

针对研究人员难以利用计算机视觉对棉种这类尺寸较小的物体进行双面检测,导致检测效果不佳的问题,设计了一款新型棉种检测分选装置,利用亚克力板在强光和白色背景下透明的特点,将棉种通过上料装置滑入透明亚克力板的凹槽中,随着转盘的转动,同一批棉种的正反两面图像分别由2个不同位置的CCD相机采集得到.利用改进YOLO v4的目标检...     

基于改进YOLO v4网络的马铃薯自动育苗叶芽检测方法

为提高马铃薯幼苗叶芽检测识别的准确率,提高自动育苗生产系统的工作效率,提出了基于YOLO v4网络的改进识别网络。将YOLO v4特征提取部分CSPDarknet53中的残差块（Residual Block）替换为Res2Net,并采用深度可分离卷积操作减小计算量。由此,在增大卷积神经网络感受野的同时,能够获得叶芽更加细小的特征信息,减少马铃薯叶芽的漏检率。设计了基于扩张卷积的空间特征金字塔(D-SPP模块),并嵌入和替换到特征提取部分的3个特征层输出中,用于提高马铃薯叶芽目标识别定位的准确性。采用消融实验对改进策略的有效性进行了验证分析。实验结果表明,改进的识别网络对马铃薯叶芽检测的精确率为95.72%,召回率为94.91%,综合评价指标F1值为95%,平均精确率为96.03%。与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v4网络相比,改进的识别网络具有更好的识别性能,从而可有效提高马铃薯自动育苗生产系统的工作效率。     

基于改进YOLO v4网络的马铃薯自动育苗叶芽检测方法

为提高马铃薯幼苗叶芽检测识别的准确率,提高自动育苗生产系统的工作效率,提出了基于YOLO v4网络的改进识别网络。将YOLO v4特征提取部分CSPDarknet53中的残差块(Residual Block)替换为Res2Net,并采用深度可分离卷积操作减小计算量。由此,在增大卷积神经网络感受野的同时,能够获得叶芽更加细小的特征信息,减少马铃薯叶芽的漏检率。设计了基于扩张卷积的空间特征金字塔(D-SPP模块),并嵌入和替换到特征提取部分的3个特征层输出中,用于提高马铃薯叶芽目标识别定位的准确性。采用消融实验对改进策略的有效性进行了验证分析。实验结果表明,改进的识别网络对马铃薯叶芽检测的精确率为95.72%,召回率为94.91%,综合评价指标F1值为95%,平均精确率为96.03%。与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v4网络相比,改进的识别网络具有更好的识别性能,从而可有效提高马铃薯自动育苗生产系统的工作效率。     

基于改进YOLO v4的肉鸽行为检测模型研究

肉鸽行为表现与鸽舍环境舒适度和肉鸽健康状况密切相关。为实现肉鸽行为精准检测、及时掌握肉鸽健康状况,提出了基于改进YOLO v4模型的肉鸽行为检测方法。由于肉鸽社交等行为特征相似性程度高,为了在复杂环境下准确识别肉鸽行为,本文采用自适应空间特征融合(Adaptively spatial feature fusion, ASFF)模块改进YOLO v4模型,在特征金字塔网络中增加ASFF模块,根据特征权值自适应融合多层特征,充分利用不同尺度特征信息,并且ASFF模块能有效过滤空间冲突信息、抑制反向梯度不一致问题、改善特征比例不变性以及降低推理开销。基于多时段的肉鸽清洁和社交行为数据集,自制5类肉鸽行为图像数据库,采用OpenCV工具进行模糊、亮度、水雾和噪声等处理扩充图像数据集(共10 320幅图像),增加数据多样性和模拟不同识别场景,提升模型泛化能力。本文按照比例8∶2划分训练集和验证集,训练总共迭代300个周期,对不同时段、角度、尺寸的肉鸽数据集进行检测。检测结果表明,在阈值0.50和0.75时YOLO v4-ASFF检测精度比YOLO v4的mAP₅₀和mAP<...     

基于改进YOLO v4的生猪耳根温度热红外视频检测方法

基于热红外视频的生猪体温检测过程中,视频中保育期生猪头部姿态变化大,且耳根区域小,导致头部和耳根区域定位精度低,影响生猪耳根温度的精准检测。针对以上问题,本文提出了一种基于改进YOLO v4(Mish Dense YOLO v4,MD-YOLO v4)的生猪耳根温度检测方法,构建了生猪关键部位检测模型。首先,在CSPDarknet-53主干网络中,添加密集连接块,以优化特征转移和重用,并将空间金字塔池化(Spatial pyramid pooling, SPP)模块集成到主干网络,进一步增加主干网络感受野;其次,在颈部引入改进的路径聚合网络(Path aggregation network, PANet),缩短多尺度特征金字塔图的高、低融合路径;最后,网络的主干和颈部使用Mish激活函数,进一步提升该方法的检测精度。试验结果表明,该模型对生猪关键部位检测的mAP为95.71%,分别比YOLO v5和YOLO v4高5.39个百分点和6.43个百分点,检测速度为60.21 f/s,可满足实时检测的需求;本文方法对热红外视频中生猪左、右耳根温度提取的平均绝对误差分别为0.26℃和0.21℃...     

基于改进YOLO v4的单环刺螠洞口识别方法

针对养殖池塘内单环刺螠自动采捕和产量预测应用需求,提出一种基于深度学习的单环刺螠洞口识别方法,以适用于自动采捕船的嵌入式设备。该方法通过将YOLO v4的主干网络CSPDarkNet53替换为轻量型网络Mobilenet v2,降低网络参数量,提升检测速度,并在此基础上使用深度可分离卷积块代替原网络中Neck和Detection Head部分的普通卷积块,进一步降低模型参数量;选取带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR)增强算法进行图像增强;利用K-means++算法对数据集进行重新聚类,对获得的新锚点框尺寸进行线性缩放优化,以提高目标检测效果。在嵌入式设备Jetson AGX Xavier上部署训练好的模型,对水下单环刺螠洞口检测的平均精度均值（Mean average precision,mAP）可达92.26%,检测速度为36f/s,模型内存占用量仅为22.2MB。实验结果表明,该方法实现了检测速度和精度的平衡,可满足实际应用场景下模型部署在单环刺螠采捕船嵌入式设备的需求。     

基于改进YOLO v7-tiny的玉米种质资源雄穗检测方法

针对玉米种质资源遗传多样性丰富导致雄穗大小、形态结构及颜色呈现较大差异,无人机搭载可见光传感器相比地面采集图像分辨率低,以及图像中部分雄穗过小、与背景相似度高、被遮挡、相互交错等情况带来的雄穗检测精度低的问题,提出了一种改进YOLO v7-tiny模型的玉米种质资源雄穗检测方法。该方法通过在YOLO v7-tiny中引入SPD-Conv模块和VanillaBlock模块,以及添加ECA-Net模块的方式,增强模型对雄穗特征的提取能力。利用自建的玉米种质资源雄穗数据集,训练并测试改进模型。结果表明,改进YOLO v7-tiny的平均精度均值为94.6%,相比YOLO v7-tiny提升1.5个百分点,相比同等规模的轻量级模型YOLO v5s、YOLO v8s分别提升1.0、3.1个百分点,显著降低了图像中雄穗漏检及背景误检为雄穗的发生,有效减少了单穗误检为多穗和交错状态下雄穗个数误判的情况。改进YOLO v7-tiny模型内存占用量为17.8MB,推理速度为231f/s。本文方法在保证模型轻量化的前提下提升了雄穗检测精度,为玉米种质资源雄穗实时、精准检测提供了技术支撑。