面向复杂田间收获作业的轻量化三七目标检测方法

针对目前三七检测算法在复杂田间收获工况下检测精度低、模型复杂度大、移动端部署难等问题,该研究提出一种基于YOLOv5s的轻量化三七目标检测方法。首先,采用GSConv卷积方法替换原始颈部网络的传统卷积,引入Slim-neck轻量级颈部网络,降低了模型复杂度,同时提升了模型精度;其次,使用ShuffleNetv2轻量型特征提取网络对主干网络进行轻量化改进,提升了模型实时检测性能,并采用角度惩罚度量的损失（SIoU）优化边界框损失函数,提升了轻量化后的模型精度和泛化能力。试验结果表明,改进后的PN-YOLOv5s模型参数量、计算量、模型大小分别为原YOLOv5s模型的46.65%、34.18%和48.75%,检测速度提升了1.2倍,F₁值较原始模型提升了0.22个百分点,平均精度均值达到了94.20%,较原始模型低0.6个百分点,与SSD、Faster R-CNN、YOLOv4-tiny、YOLOv7-tiny和YOLOv8s模型相比能够更好地平衡检测精度与速度,检测效果更好。台架试验测试结果表明,4种输送分离作业工况下三七目标检测的准确率达90%以上,F₁值达86%以上,平均精度均值达87%以上,最低检测速度为105帧/s,实际收获工况下模型的检测性能良好,可为后续三七收获作业质量实时监测与精准分级输送提供技术支撑。     

改进YOLOv5s和迁移学习对番茄穴盘苗的分级检测

为了提高番茄穴盘苗分级检测精度,该研究提出了改进YOLOv5s目标检测模型,并通过迁移学习对番茄穴盘病苗识别精度进行优化。采用轻量级网络EfficientNetv2的Backbone部分作为特征提取网络,保留YOLOv5s中的SPPF空间金字塔池化模块,压缩模型参数数量以减少计算量;更改模型Neck部分原始上采样模块为CARAFE轻量级上采样模块,在引入很少参数量的情况下提高模型精度;同时将PANet替换为BiFPN,引入特征权重信息,增强不同尺度特征融合能力;引入有效多尺度注意力机制(efficient multi-scale attention,EMA),提高对番茄苗的关注,减少背景干扰;替换CIoU损失函数为SIoU损失函数,考虑真实框与预测框之间的方向匹配,提高模型收敛效果。试验结果表明,改进的YOLOv5s目标检测模型经过迁移学习训练后,平均精度均值达到95.6%,较迁移学习前提高了0.7个百分点;与原YOLOv5s模型相比,改进YOLOv5s模型平均精度均值提升2.6个百分点;改进YOLOv5s模型的参数量、计算量和权重大小分别为原YOLOv5s模型的53.1%、20.0%...     

基于改进YOLOv7-tiny的番茄叶片病虫害检测方法

为解决自然环境中番茄叶片病虫害检测场景复杂、检测精度较低,计算复杂度高等问题,提出一种SLP-YOLOv7-tiny的深度学习算法。首先,将主干特征提取网络中部分3×3的卷积Conv2D（2D convolution）改为分布偏移卷积DSConv2D（2D Depthwise Separable Convolution）,以减少网络的计算量,并且使计算速度更快,占用内存更少;其次,将无参数注意力机制（parameter-free attention module, SimAM）融合到骨干特征提取网络中,加强模型对病虫害特征的有效提取能力和特征整合能力;最后,将原始YOLOv7-tiny的CIOU损失函数,更替为Focal-EIOU损失函数,加快模型收敛并降低损失值。试验结果表明,SLP-YOLOv7-tiny模型整体识别精准度、召回率、平均精度均值mAP_0.5（IOU阈值为0.5时的平均精度）、mAP_0.5～0.95（IOU阈值从0.5到0.95之间的所有值进行平均计算的平均精度）分别为95.9%、94.6%、98.0%、91.4%,与改进前YOLOv7-tiny相比,分别提升14.7、29.2、20.2、30个百分点,同时,计算量降低了62.6%,检测速度提升了13.2%。与YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv7、YOLOv7-tiny、Faster-RCNN、SSD目标检测模型相比,mAP_0.5分别提升了2.0、1.6、2.0、2.2、20.2、6.1和5.3个百分点,而计算量大小仅为YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv7、Faster-RCNN、SSD的31.5%、10.6%、4.9%、4.3%、3.8%。结果表明SLP-YOLOv7-tiny可以准确快速地实现番茄叶片病虫害的检测,且模型较小,可为番茄叶片病虫害的快速精准检测的发展提供一定的技术支持。     

基于ViT-改进YOLOv7的稻田杂草识别

为解决光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似等复杂环境导致稻田杂草识别效果不理想问题,该研究提出一种基于组合深度学习的杂草识别方法。引入MSRCP（Multi-Scale Retinex with Color Preservation）对图像进行增强,以提高图像亮度及对比度;加入ViT分类网络去除干扰背景,以提高模型在复杂环境下对小目标杂草的识别性能。在YOLOv7模型中主干特征提取网络替换为GhostNet网络,并引入CA注意力机制,以增强主干特征提取网络对杂草特征提取能力及简化模型参数计算量。消融试验表明：改进后的YOLOv7模型平均精度均值为88.2 %,较原YOLOv7模型提高了3.3个百分点,参数量减少10.43 M,计算量减少66.54×10⁹次/s,有效提高模型速度与精度。识别前先经过MSRCP图像增强后,改进YOLOv7模型的平均精度均值提高了2.6个百分点,模型对光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似的复杂环境下平均精度均值分别提高5.3、3.6、3.1个百分点;再加入ViT分类网络后,模型平均精度均值进一步提高,较原模型平均精度均值整体提升了4.4个百分点,在复杂环境下的平均精度均值较原模型整体提升了6.2、6.1、5.7个百分点。ViT-改进YOLOv7模型的平均精度均值为92.6 %,相比于YOLOv5s、YOLOXs、MobilenetV3-YOLOv7、YOLOv8和改进YOLOv7分别提高了11.6、10.1、5.0、4.2、4.4个百分点。研究结果可为稻田复杂环境的杂草精准识别提供支撑。     

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。     

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YOLOv8模型的轻量化板栗果实识别方法

为实现自然环境下的板栗果实目标快速识别，该研究以湖北省种植板栗为研究对象，提出了一种基于改进YOLOv8模型的栗果识别方法YOLOv8-PBi。首先，将部分卷积（partial convolution，PConv）引入C2f模块中，缩减卷积过程中的浮点数和计算量；其次，引入加权双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network，BiFPN），增强多尺度特征融合性能，最后，更改边界框损失函数为动态非单调聚焦机制WIoU（wise intersection over union，WIoU），提高模型收敛速度，进一步提升模型检测性能。试验结果表明，改进YOLOv8-PBi模型准确率、召回率和平均精度分别为89.4%、74.9%、84.2%；相比原始基础网络YOLOv8s，模型权重减小46.22%，准确率、召回率和平均精度分别提升1.3、1.5、1.8个百分点。部署模型至边缘嵌入式设备上，经过TensorRT加速后，检测帧率达到43 帧/s。该方法可为板栗智能化收获过程中的栗果识别提供技术基础。     

基于改进YOLOv5s的苹果叶片小目标病害轻量化检测方法

为解决自然环境中苹果叶片病害检测场景复杂、小目标病害检测难度高以及模型参数大无法在移动端和嵌入式设备部署等问题,提出一种基于YOLOv5s的苹果叶片小目标病害轻量化检测方法。该方法将YOLOv5s的骨干网络更改为ShuffleNet v2轻量化网络,引入CBAM（convolutional block attention module）注意力模块使模型关注苹果叶片小目标病害,添加改进RFB-s（receptive field block-s）支路获取多尺度特征,提高苹果叶片病害检测精度,并更改边界框回归损失函数为SIoU（scylla-intersection over union）,增强病斑定位能力。试验表明改进后的YOLOv5s模型在IoU大于0.5时的平均精度均值（mean average precision,mAP_0.5）和每秒传输帧数（frame per second,FPS）分别达到90.6%和175帧/s,对小目标的平均检测准确率为38.2%,与基准模型YOLOv5s相比,其mAP_0.5提升了0.8个百分点,参数量减少了6.17 MB,计算量减少了13.8 G,对小目标的检测准确率提高了3个百分点。改进后的YOLOv5s目标检测模型与Faster R-CNN、SSD、YOLOv5m、YOLOv7、YOLOv8和YOLOv5s目标检测模型相比,具有最小的参数量和计算量,对小目标病害叶斑病和锈病的检测准确率分别提高了1.4、4.1、0.5、5.7、3.5、3.9和1.5、4.3、1.2、2.1、4、2.6个百分点,该方法为真实自然环境下苹果叶片病害尤其是小目标病害的轻量化检测提供参考依据。     

基于改进YOLOv5s和迁移学习的苹果果实病害识别方法

为实现对苹果果实病害的快速准确识别,提出了一种基于改进YOLOv5s的果实病害识别模型：GHTR2-YOLOv5s （YOLOv5s with Ghost structure and TR2 module）,并通过迁移学习策略对其进行优化。在YOLOv5s基础上通过加入幻影结构和调整特征图整体宽度得到小型基线模型,通过卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM）和加权双向特征金字塔网络（Bidirectional Feature Pyramid Network, BIFPN）提高模型精度,使用TR2（Two Transformer）作为检测头增强模型对全局信息的获取能力。改进后模型大小和识别速度为2.06 MB和0.065 s/张,分别为YOLOv5s模型的1/6和2.5倍;IoU阈值为0.5下的平均精度均值（mAP0.5）达到0.909,能快速准确地识别苹果果实病害。研究通过在线图像增强与迁移学习相结合的方式提高模型收敛速度,进一步提高模型精度,其mAP0.5达到0.916,较原始模型提升8.5%。试验结果表明,该研究提出的基于GHTR2-YOLOv5s和迁移学习的苹果病害识别方法有效优化了模型训练过程,实现了占用较少计算资源的情况下对苹果病害进行快速准确地识别。     

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的轻量化蟹塘障碍物检测与定位方法

蟹塘中不定期放置不同类型、不同大小的养殖装置影响无人作业船的自动巡航作业,为了提高无人作业船的工作效率和安全性,该研究提出一种改进YOLOv5s的轻量化蟹塘障碍物检测模型,并结合深度相机对蟹塘障碍物进行定位。改进模型从平衡检测速度和检测精度的角度出发,首先将ShuffleNetV2轻量化网络作为主干特征提取网络,大幅缩减模型体积;其次在不增加计算量的同时引入SENet注意力机制,加强对蟹塘障碍物目标的特征感知;接着将SPPF模块改进为SPPFCSPC模块,增强不同尺度下蟹塘障碍物的检测效果;最后采用SIoU损失函数加速模型收敛,提高检测的准确性。改进模型结合RealSense D435i深度相机获取的彩色图像对障碍物进行检测,并得到障碍物中心点在蟹塘坐标系下的三维坐标和障碍物的投影宽度。试验结果表明,改进模型对竹竿、蟹笼、增氧机3类障碍物具有良好的区分度和识别效果,与原始YOLOv5s模型相比,改进模型的参数量和计算量分别减小了62.8%和80.0%,模型大小仅为5.5 MB,单张图像的检测速度达15.2 ms,检测速度提升了44.5%,平均精度均值（mean average prec...     

基于改进YOLOv8n的茶叶嫩稍检测方法

针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题,该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先,在主干网络中引入动态蛇形卷积（dynamic snake convolution,DSConv）,增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力;其次,将颈部的路径聚合网络（path aggregation network,PANet）替换为加权双向特征金字塔网络（bi-directional feature pyramid network,BiFPN）,强化模型的特征融合效能;最后,在颈部网络的每个C2F模块后增设了无参注意力模块（simple attention module,SimAM）,提升模型对茶叶嫩梢的识别关注度。试验结果表明,改进后的模型比原始模型的精确率（precision,P）、召回率（recall,R）、平均精确率均值（mean average precision,mAP）、F1得分（F1 score,F1）分别提升了4.2、2.9、3.7和3.3个百分点,推理速度为42 帧/s,模型大小为6.7 MB,满足低算力移动设备的部署条件。与Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv7n和YOLOv8n目标检测算法相比,该研究提出的改进模型精确率分别高出57.4、4.4、4.7和4.2个百分点,召回率分别高出53.0、3.6、2.8和2.9个百分点,平均精确率均值分别高出58.9、5.0、4.6和3.7个百分点,F1得分分别高出了56.8、3.9、3.7和3.3个百分点,在茶叶嫩梢检测任务中展现出了更高的精确度和更低的漏检率,能够为名优茶的智能采摘提供算法参考。     

基于改进YOLOv5s模型的茶叶嫩芽识别方法

现有的目标检测算法检测茶叶嫩芽的精度较低,为提高茶叶嫩芽的检测精度,该研究提出一种基于改进YOLOv5s网络模型的茶叶嫩芽检测算法。该算法将骨干特征提取网络中的空间金字塔池化结构（spatial pyramid pooling-fast,SPPF）替换为空洞空间卷积池化金字塔结构（atrous spatial pyramid pooling,ASPP）,增强模型对不同分辨率下目标的识别能力;针对茶叶嫩芽的小目标特征,在颈部网络中引入可加权重的双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network,BiFPN）,提高特征融合的效率,同时在颈部网络中的每个集中综合卷积模块（concentrated-comprehensive convolution block,C3）后添加卷积注意力模块（convolutional block attention module,CBAM）来提高模型关注小目标特征的能力。试验结果表明,改进后获得的Tea-YOLOv5s比原模型的准确率（precision,P）、召回率（recall,R）和平均精度值（mean average precision,mAP）分别高出4.4、0.5和4个百分点,且模型鲁棒性强,在多个场景下茶叶嫩芽的检测中具有更高的置信度分数。改进后的模型可为茶叶的产量估计和茶叶采摘机器人的嫩芽识别奠定基础。     

基于改进YOLOv5s的自然场景下生姜叶片病虫害识别

为提高自然环境下生姜叶片病虫害的识别精确率,提出一种基于改进YOLOv5s的生姜叶片病虫害识别模型。建立了田间不同自然环境条件下的生姜叶片病虫害数据集,为保证模型在田间移动设备上流畅运行,实现网络模型的轻量化,在YOLOv5s中引入GhostNet网络中的Ghost模块和Ghost BottleNeck结构。同时,为避免生姜叶片病虫害图像小目标特征丢失的情况,增强图像特征提取,加入CA注意力机制模块,提升生姜叶片病虫害的识别准确率和定位精确度。改进后的模型参数量、计算量和权重文件大小分别为YOLOv5s模型的52.0%、50.6%和55.2%,对生姜叶片病虫害识别平均精度均值达到了83.8%。与Faster-RCNN、SSD、YOLOv4、YOLOv5s、Tea-YOLOv5s等算法相比,平均精度均值分别提高37.6、39.1、22.5、1.5、0.7个百分点,将改进后的目标检测模型部署在Jetson Orin NX开发板上,并使用TensorRT、Int8量化和CUDA等方法对检测模型加速,加速后的模型检测速度为74.3帧/s,满足实时检测的要求,测试结果显示,改进后的模型减少了漏检、误检的情况,并且对目标定位更加精准,适用于自然环境下生姜叶片病虫害的精准识别,为后续生姜机械自动化施药作业提供技术理论支持。