基于改进Faster R-CNN的田间黄板害虫检测算法

针对黄板诱捕的害虫体积小、数量多和分布不均匀,难以进行害虫识别的问题,引入当前主流目标检测模型Faster R-CNN对黄板上的小菜蛾、黄曲条跳甲和烟粉虱等主要害虫进行识别与计数,提出一种基于改进Faster R-CNN的田间黄板害虫检测算法(Mobile terminal pest Faster R-CNN,MPF ...     

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ORB的害虫图像特征匹配方法

引入BRISK算法思想,提出改进的BRRB算法(BRISK and ORB)。首先采用ORB算法中的特征检测算法oFAST检测到图像中的特征点,用改进的Harris角点响应函数对特征点加入尺度信息;最后用BRISK算法对特征点进行均匀采样,并生成具有尺度不变性的二进制特征描述符。将采集到的200张害虫样本数据划分为50组,分别进行图像配准实验。实验结果表明,BRRB算法的平均匹配精准度达到了约95%,比原算法提升了约73%;平均计算速度约为47.8 ms;在综合性能实验中,改进后算法的平均匹配精度比传统算法高出了0.6个百分点,在光照不变性上比传统算法高出了1.9个百分点。改进后算法有效的解决了ORB不具备尺度不变性的缺陷,并且保留了原算法在计算速度上的高效性和对旋转、光照的不变性,使害虫图像的匹配工作更加精准,为农作物害虫识别和防治工作提供技术支持。     

农业田间害虫实时检测系统的硬件设计

介绍了农业田间害虫实时检测系统的硬件组成,即诱集致昏缓冲机构、分散传送机构、均匀光照系统和图像采集系统。诱集致昏缓冲机构可自动诱集和致昏田间害虫,并以合适的速度落入指定的位置;分散传送机构能自动调整害虫姿态,并使害虫平稳送入CCD视区;光照系统可为CCD摄像机的视区提供均匀和恒定的无影光照;图像采集系统可实时采集害虫的序列图像信息并送至计算机内存进行处理。通过现场试验,验证了该系统是可行性的。     

基于改进YOLOv3-tiny的田间行人与农机障碍物检测

为实现农机自主作业中的避障需求,本文针对室外田间自然场景中因植被遮挡、背景干扰而导致障碍物难以检测的问题,基于嵌入式平台应用设备,提出了农机田间作业时行人和农机障碍物检测的改进模型,更好地平衡了模型的检测速度与检测精度。该改进模型以You only look once version 3-tiny(YOLOv3-tiny)为基础框架,融合其浅层特征与第2 YOLO预测层特征作为第3预测层,通过更小的预选框增加小目标表征能力;在网络关键位置的特征图中混合使用注意力机制中的挤压激励注意模块(Squeeze and excitation attention module,SEAM)与卷积块注意模块(Convolutional block attention module,CBAM),通过强化检测目标关注以提高抗背景干扰能力。建立了室外环境下含农机与行人的共9 405幅图像的原始数据集。其中训练集7 054幅,测试集2 351幅。测试表明本文模型的内存约为YOLOv3与单次多重检测器(Single shot multibox detector,SSD)模型内存的1/3和2/3;与YOLOv3-tiny相比,本文模型平均准确率(Mean average precision,mAP)提高11个百分点,小目标召回率(Recall)提高14百分点。在Jetson TX2嵌入式平台上本文模型的平均检测帧耗时122 ms,满足实时检测要求。     

基于改进YOLOv5的田间大豆花朵生长状态检测方法研究

为判断大豆开花时期落花情况,对田间大豆花朵在花蕾、半开、全开、凋落四类生长状态下进行精准检测。基于YOLOv5检测模型,对主干Bottleneck CSP结构进行修改,减少模块数量来保留更多浅层特征,增强特征表达能力,在骨干网络中引入CA注意机制,以获得位置信息,协助模型更加准确地识别,并修改锚箱尺寸提高小目标花蕾精准识别,在自建的田间大豆花朵不同生长状态数据集上进行改进YOLOv5算法对比试验。结果表明：大豆开花时期花朵不同生长状态识别模型准确率达到93.4%,召回率达到91.4%,对比原模型准确率、召回率分别提高0.8%和2.1%。     

基于改进Yolov5s的水稻叶病检测方法

水稻叶病防治在提高水稻产量中具有重要作用,针对水稻叶病人工检查速度慢、主观性高的问题,提出一种基于改进Yolov5s的水稻叶病目标检测方法。采用K-means聚类算法得到先验框尺寸,增强检测模型对水稻叶病的适应性;将轻量级空间注意力与通道注意力融合,对高层语义特征信息增强,增强模型对病害信息的感知度;并结合特征金字塔网络,融合多尺度感受野获取目标上下文信息,有效地增强模型对目标周围特征的提取,提高目标检测的准确度。试验结果表明：改进后的Yolov5s算法平均检测精度(IOU=0.5)提高4.3%,F1值提高5.3%,帧率FPS为58.7 f/s。有效提升Yolov5s算法对水稻叶病的检测精度,达到实时检测的需求。     

改进YOLOv8的农作物叶片病虫害识别算法

针对传统检测网络难以准确、高效地提取农作物叶片病虫害特征信息的问题,通过改进YOLOv8网络,提出一种多层级多尺度特征融合的农作物叶片病虫害识别算法。通过学习不同层级特征直接的特征关系,构建多层级特征编码模块,学习全面的特征表达;在Transformer的基础上设计多尺度空间—通道注意力模块,利用学习细粒度、粗粒度等多尺度全面的特征表达模式,捕获不同尺度特征之间的互补关系,并将所有特征表示有效融合起来,构成完整的图像特征表示,进而获取更佳的识别结果。在Plant Village公开数据集进行试验验证,结果表明：提出的改进方法能够有效提升配准精度,准确地识别出农作物叶片上同时存在的不同病虫害,对番茄叶片检测的mAP 0.5达到88.74%,比传统YOLOv8方法提升8.53%,且计算耗时没有明显增加。消融试验也充分证明所提各个模块的有效性,能够更好地实现高精度识别叶片病虫害,为农田智慧化管理提供有力支持和保障。     

多尺度自注意力特征融合的茶叶病害检测方法

针对茶叶病害检测面临的病害尺度多变、病害密集与遮挡等诸多问题,提出了一种多尺度自注意力茶叶病害检测方法(Multi-scale guided self-attention network, MSGSN)。该方法首先采用基于VGG16的多尺度特征提取模块,以获取茶叶病害图像在不同尺度下的局部细节特征,例如纹理和边缘等,从而有效表达多尺度的局部特征。其次,通过自注意力模块捕获茶叶图像中像素之间的全局依赖关系,实现病害图像全局信息与局部特征之间的有效交互。最后,采用通道注意力机制对多尺度特征进行加权融合,提升了模型对病害多尺度特征的表征能力,使其更加关注关键特征,从而提高了病害检测的准确性。实验结果表明,融合多尺度自注意力的茶叶病害检测方法在背景复杂、病害尺度多变等场景下具有更好的检测效果,平均精度均值达到92.15%。该方法可为茶叶病害的智能诊断提供参考依据。     

基于自适应阈值的多尺度边缘检测方法

图像边缘信息在物体识别方法中具有重要作用,采用多尺度特征检测能同时检测出细微和粗糙特征.基于曲率尺度空间(CSS)技术,文章提出了一种改进的多尺度边缘检测方法,该方法首次利用自适应局部曲率阈值代替了原有CSS方法中的单一全局阈值,另外,为了消除虚假边缘点,候选边缘点的角度被检测在一组动态范围内.实验结果表明,该方法能有效解决多尺度特征的图像检测问题.     

基于FCM-SimCC的猪只面部关键点定位方法

随着生猪养殖业向规模化和集约化转型,非侵入式个体识别技术对于追踪溯源、食品安全、疾病控制等方面至关重要,而猪只面部关键点定位技术是实现猪只非侵入式个体识别的前提。本研究基于SimCC关键点定位算法提出一种猪只面部关键点定位模型FCM-SimCC,使用FasterNet代替原算法的CSPDarkNet作为特征提取网络;通过在FasterNet中嵌入CA注意力机制,提高模型对长距离特征的捕获能力;使用MLT自适应权重多任务损失函数联合KL散度损失函数与Wing Loss损失函数对模型进行监督。在包含多个猪只品种、多种面部姿态的4 861幅图像的数据集上进行实验,结果表明本研究模型平均精度均值、50%平均精度、75%平均精度分别为76.12%、93.44%、83.25%,相比原模型分别提升3.14、1.77、4.47个百分点,浮点运算量为2.79×10～9,参数量为1.38×10～7,浮点运算量减少38.68%,参数量减少20.16%。并与DarkPose、HRNet、YOLO X-Pose等主流关键点定位方法进行对比,实验结果表明FCM-SimCC模型能够在较低的浮点运算量与较少模型参数量的基础上实现快速精准的猪只面部关键点定位,为猪只面部关键点定位及后续的猪只个体身份识别等提供技术支持。     

扇吸式生物光防治灯流场分析及结构优化

针对扇吸式生物光防治灯对入口处害虫无法吸入的问题,利用Fluent软件对现有的扇吸式生物光防治灯内部流场进行流体力学仿真,研究不同进风口角度及风扇不同转速下扇吸式生物光防治灯内部流场的变化。通过Solidworks建立扇吸式生物光防治灯的三维模型,并在Workbench中对模型进行网格划分。对生物光防治灯内部流场压力、迹线、速度及涡流黏度进行仿真分析,发现该种扇吸式生物光防治灯装置在风扇两侧有旋涡,导致害虫被气流卷到扇吸式生物光防治灯的外侧,是造成扇吸式生物光防治灯吸入害虫效率低的原因。通过改变防治灯进风口角度得到害虫进入集虫瓶内部迹线,当1 800 r/min风扇工况下,虫子被吸入集虫瓶的压力为8.25 kN/m2,虫子被吸入集虫瓶的速度为3.6 m/s,进风口60°时,扇吸式生物光防治灯的害虫迹线是最稳定的,集虫瓶内部没有旋涡,且集虫瓶内部的压力全为负值,达到优化目的,可提升防治灯对害虫的吸入效果。     

基于改进YOLOv5的玉米植株检测与识别研究

为解决机械除草伤苗的问题;提出一种改进YOLOv5的玉米植株检测方法。建立复杂田间环境下的玉米植株数据集;在原有模型的基础上在Backbone和Head层增加坐标注意力（CA）机制;通过动态加权的方式提升对于玉米植株位置信息的关注度;强化位置信息;提升检测准确度;在Neck层采用加权双向特征金字塔网络（BiFPN）;加强特征融合;提高检测速度和检测精确度。试验结果表明;与原始模型相比;所改进方法的平均精度均值mAP@0.5、mAP@0.5:0.95分别提升4.31、3.66个百分点;检测速度和模型大小分别为46.77帧/s和15.56 M;与SSD、YOLOv5、Fast R—CNN和YOLOv7相比也有一定的优势。改进模型能有效实现玉米植株的检测;实时性好;内存占用量小;可为智能除草机器人的护苗工作提供借鉴。     

基于坐标注意力的多尺度轻量级苹果叶片病害识别模

为解决传统神经网络参数量大、无法满足资源有限的移动设备对苹果叶片病害的识别需求;提出一种基于坐标注意力的多尺度轻量级模型CA—MobileNetV2。首先;将MobileNetV2倒残差中3×3的卷积替换成多尺度特征融合模块(MMF—module);在不增加参数量的前提下;引入空洞卷积增大感受野;以捕捉丰富的多尺度细节信息;增强网络对细节信息和语义信息提取能力;其次;引入坐标注意力机制自适应地学习不同位置的特征权重;增强对苹果叶片病害区域的感知能力;最后;针对模型训练中的梯度消失问题;改进MobileNetV2的分类器;并引入Leaky ReLU激活函数。结果表明;所提轻量级模型在验证集上的识别准确率、参数量、浮点运算量分别为98.36%;2.35 MB和298.70 M;与ShuffleNetV2、EfficientNet—B2、MobileNetV2、MobileNetV3和GhostNet相比;参数量压缩0.69 MB、6.41 MB、0.28 MB、4.32 MB、1.46 MB;准确率提升8.6%;6.47%;5.07%;4.28%和3.85%;推理时间减少8.7 ms、21.1 ms、13 ms、6.9 ms、17.6 ms。     

基于改进 Mask R-CNN的青菜杂质检测研究

绿叶蔬菜的智能包装加工是实现绿叶蔬菜智能化生产、降低生产成本的重要部分,对绿叶蔬菜在包装加工时的杂质检测是其重要前提。以青菜为研究对象,提出一种基于 Mask R-CNN的青菜杂质检测模型。首先采集标注掺杂枯树叶、枯菜叶和碎纸片 3种常见杂质的青菜图像 1 370多张,并通过数据增强的方法扩充建立含有 2 740张青菜杂质图像的数据集。为减少背景对杂质检测的影响,通过在 Mask R-CNN模型中加入协调注意力机制,同时添加全连接层和 Dropout层,增强模型特征提取能力,减少过拟合现象,并使用迁移学习方法对模型进行微调。结果表明改进后的 Mask R-CNN算法对青菜杂质识别的平均精度均值为 99. 19%,检测速度为 8. 45 FPS,检测效果良好,可以满足青菜杂质的检测需求。     

改进YOLOv5的小目标多类别农田害虫检测算法研究

针对农田害虫图像中感兴趣目标特征不明显、小目标居多导致的目标检测精度较低的问题,提出一种基于YOLOv5改进的小目标多类别农田害虫目标检测算法。首先,在主干网络最后两个C3卷积块特征融合部分引入Swin Transformer窗口注意力网络结构,增强小目标的语义信息和全局感知能力;其次,在颈部网络的C3卷积块后添加通道注意力机制和空间注意力机制的可学习自适应权重,使网络能够关注到图像中关于小目标的特征信息;最后,由于YOLOv5自身的交并比函数存在收敛速度较慢且精确率较低的问题,引入SIOU函数作为新的边界框回归损失函数,提高检测的收敛速度和精确度。将所提出的算法在包含28类农田害虫公开数据集上进行试验,结果表明,改进后的算法在农田害虫图像数据集上的准确率、召回率和平均准确率分别达到85.9%、76.4%、79.4%,相比于YOLOv5分别提升2.5%、11.3%、4.7%。     

建平县百万亩沙棘林的兴衰与思考

本文介绍了沙棘在辽宁西部建平县的种植情况,论述了沙棘改善生态环境和发展农村经济的重要作用,最后分析了百万亩沙棘林兴衰的原因及恢复沙棘林迹地的思考.     

基于坐标注意力机制和YOLO v5s模型的山羊脸部检测方法

山羊的脸部检测对羊场的智能化管理有着重要的意义。针对实际饲养环境中,羊群存在多角度、分布随机、灵活多变、羊脸检测难度大的问题,以YOLO v5s为基础目标检测网络,提出了一种结合坐标信息的山羊脸部检测模型。首先,通过移动设备获取舍内、舍外、单头以及多头山羊的图像并构建数据集。其次,在YOLO v5s的主干网络融入坐标注意力机制,以充分利用目标的位置信息,提高遮挡区域、小目标、多视角样本的检测精度。试验结果表明,改进YOLO v5s模型的检测精确率为95.6%,召回率为83.0%,mAP_0.5为90.2%,帧速率为69 f/s,模型内存占用量为13.2 MB;与YOLO v5s模型相比,检测精度提高1.3个百分点,模型所占内存空间减少1.2 MB;且模型的整体性能远优于Faster R-CNN、YOLO v4、YOLO v5s模型。此外,本文构建了不同光照和相机抖动的数据集,来进一步验证本文方法的可行性。改进后的模型可快速有效地对复杂场景下山羊的脸部进行精准检测及定位,为动物精细化养殖时目标检测识别提供了检测思路和技术支持。     

基于YOLOv5-CP的复杂环境下油茶果检测

为解决复杂环境下油茶果的检测精度不高的问题,提出一种YOLOv5-CP的油茶果检测方法。首先利用RealSense D435i深度相机在自然场景下采集各种环境下的油茶果图像,使用LabelImg软件进行油茶果的标注;然后引入Cutout数据增强方法和坐标注意力模块(Coordinate Attention),以及提出一种改进的PANet特征提取层对YOLOv5模型进行优化,构建一种新的油茶果检测模型YOLOv5-CP;最后将YOLOv5-CP与现有模型在复杂环境下进行油茶果检测对比试验。试验表明：YOLOv5-CP模型的检测准确率、召回率以及平均精度分别为98%、946%以及984%,遮挡和重叠环境下对比原YOLOv5模型检测准确率分别提升113%和108%。本文方法有效提升油茶果检测过程中遮挡、重叠等复杂环境下果实的检测准确率,为后续开发油茶采摘机器人提供理论基础。     

多源场景下粘虫板小目标害虫轻量化检测识别模型

【目的/意义】 为了解决多源场景下粘虫板图像中粉虱和蓟马两种害虫由于个体小难以精确检测以及设备计算资源受限的问题;本研究基于YOLOv5s提出了一种名为MobileNetV4+VN-YOLOv5s的小目标图像轻量化检测识别模型。 【方法】 模型框架结合MobileNetV4主干网络构建EM模块;实现特征提取网络结构的优化和精度的提升;在模型颈部引入轻量化模块GSConv和VoV-GSCSP;替代普通卷积;降低模型复杂度;最后添加NWD（Normalized Wasserstein Distance）损失函数;用于增强小目标的判别敏感度与定位能力。 【结果和讨论】 所提出模型在室内场景下对小目标害虫的检测性能最佳;平均检测精度为82.5%;较原始模型YOLOv5s提升了8.4%;模型参数量降低了3.0 M;帧率提升了6.0帧/s;在室外场景下;所提出模型的平均精度为70.8%;较YOLOv5s提升了7.3个百分点;参数量降低了3.0 M;帧率提升了5.5帧/s;在混合场景下;模型的平均精度为74.7%;较YOLOv5s提升了8.0个百分点;参数量降低了3.0 M;帧率提升了4.3帧/s。同时研究发现;对原始图像进行裁剪分割能够影响模型性能;在采用5×5的比率对原图进行分割下模型的检测识别性能最佳;利用室内场景数据训练的模型能够在所有场景下都获得最佳的检测性能。 【结论】 本研究提出的MobileNetV4+VN-YOLOv5s模型兼顾轻量化和精度;模型可部署到嵌入式设备;便于落地应用;可为各种多源场景下粘虫板图像中小目标害虫检测提供参考。