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YOLOv7的黄瓜叶片病虫害检测与识别

黄瓜叶片病虫害的检测与识别是科学防治病害的有效手段。为了提高对黄瓜叶片病斑细小特征的精准定位能力以及提高对早疫病叶片的检测性能,提出一种DCNSE-YOLOv7的深度学习算法。首先,将主干特征提取网络中对最后一个特征层的卷积2D convolution(Conv2D)改为可变形卷积2D Deformable convolution(DCNv2),提高模型对病斑细小特征的提取能力;其次,对主干特征提取网络输出的3个特征层结果添加Squeeze-and-Excitation networks(SENet)注意力机制模块构建网络模型,加强模型对发病早期相似病害特征的有效提取能力;同时,通过K-means++聚类算法对锚框重新聚类,避免算法在训练过程中盲目学习目标的尺寸和位置;最后,将原始YOLOv7的CIOU损失函数,更替为Focal-EIOU损失函数。试验结果表明,DCNSE-YOLOv7算法能够有效对黄瓜叶片病虫害进行检测,其平均精度均值为94.25%,比YOLOv5l、YOLOv7、Faster-RCNN、SSD和YOLOv7-tiny模型分别提高了2.72、2.87、0.28、12....     

基于改进YOLOv5s的自然环境下茶叶病害识别方法

针对现有目标检测模型对自然环境下茶叶病害识别易受复杂背景干扰、早期病斑难以检测等问题，该研究提出了YOLOv5-CBM茶叶病害识别模型。YOLOv5-CBM以YOLOv5s模型为基础，在主干特征提取阶段，将一个带有Transformer的C3模块和一个CA（coordinate attention）注意力机制融入特征提取网络中，实现对病害特征的提取。其次，利用加权双向特征金字塔（BiFPN）作为网络的Neck，通过自适应调节每个尺度特征的权重，使网络在获得不同尺寸特征时更好地将其融合，提高识别的准确率。最后，在检测端新增一个小目标检测头，解决了茶叶病害初期病斑较小容易出现漏检的问题。在包含有3种常见茶叶病害的数据集上进行试验，结果表明，YOLOv5-CBM对自然环境下的初期病斑检测效果有明显提高，与原始YOLOv5s模型相比，对早期茶饼病和早期茶轮斑病识别的平均精度分别提高了1.9和0.9个百分点，对不同病害检测的平均精度均值达到了97.3%，检测速度为8ms/幅，均优于其他目标检测算法。该模型具有较高的识别准确率与较强的鲁棒性，可为茶叶病害的智能诊断提供参考。     

细菌性根腐病对三七光合特性的影响

根腐病是严重威胁三七生产的重要因素之一,常年发病率在5%～20%。其中,由假单胞杆菌(Pseudomon adaceae)引起的细菌性根腐病,因叶片出现缺水萎蔫症状时才能发现,目前尚无有效的预防措施。为探究细菌性根腐病对三七光合生理特性的影响,从而为三七病害生理学研究提供理论基础,本文以2年生三七为材料,设置2个处理[发病植株和健康对照植株(CK)],研究细菌性根腐病对三七形态结构、光合特性和光系统功能的影响。结果表明:1)根腐病导致三七的主根褐变腐烂,须根断损,茎基部腐烂中空,叶片萎蔫,各器官含水量比CK显著降低(P≤0.05);而株高、叶面积和叶片解剖结构(上表皮厚度、下表皮厚度、栅栏组织厚度和海绵组织厚度)在两处理间均无显著差异。2)发病植株叶片叶绿素含量、净光合速率(P_n)、气孔导度(G_s)、水分利用效率(WUE)和表观叶肉导度(AMC)显著低于CK(P≤0.05),且CK叶片胞间CO_2浓度(C_i)与P_n呈反比。3)发病植株叶片的光系统Ⅰ(PSⅠ)反应中心P700最大荧光信号(P_m)根腐病初期暂不受影响,而叶片暗适应下最大量子效率(F_v/F_m)、光系统Ⅱ(PSⅡ)电子传递速率[ETR(Ⅱ)]、PSⅡ实际光化学量子产量[Y(Ⅱ)]、PSⅠ电子传递速率[ETR(Ⅰ)]、PSⅠ周围的环式电子流(CEF)和PSⅠ实际光化学量子产量[Y(Ⅰ)]均显著低于CK(P≤0.05);参与调节性能量耗散的量子产量[Y(NO)]则显著高于CK(P≤0.05);发病植株的快速叶绿素荧光动力学曲线上出现K相,且显著高于CK(P≤0.05)。总的来看,细菌性根腐病对三七发病植株各器官的损伤严重程度为根茎叶,且根腐病导致发病植株叶片叶绿素降解, PSⅡ受到不可逆损伤, PSⅠ的电子传递被抑制,且叶肉细胞CO_2的同化能力降低,根腐病限制三七正常进行光合作用的条件。     

钾素水平对二年生三七全生育期光合特性及产量的影响

选取二年生三七[Panax notoginseng(Burk.)F.H.Chen]作试验材料,通过田间试验研究了不同钾水平(K_2O 0、337.5、450、675、1 012.5 kg/hm~2)对三七不同生长时期叶绿素Chl(a+b)含量、光合特性及收获期块茎产量的影响。结果表明,施钾处理均显著增加了三七叶片Chl(a+b)含量,提高了净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr),降低了胞间CO_2浓度(Ci),增加了光合产物的生产和积累,提高了三七块茎产量。不同钾用量条件下,三七块茎产量以K3处理(675 kg/hm~2)最高,较K0处理增产17.17%。不同钾用量条件下,三七叶片光合参数对钾肥的响应存在显著差异,在同一生长时期,随着钾素水平的提高,三七叶片Chl(a+b)含量、Pn、Gs、Tr均表现为先升高后降低趋势,Ci先降低后升高。全生育期三七叶片Chl(a+b)含量,Pn、Gs和Tr均与三七块茎产量呈显著正相关,Ci与三七块茎产量呈显著负相关。本试验条件下,施钾量为K_2O 675 kg/hm~2的K3处理时三七块茎的经济产量最高。     

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。     

融合卷积神经网络与视觉注意机制的苹果幼果高效检测方法

果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block, SE block)和非局部块(Non-Local block, NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。     

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。     

基于局部判别映射算法的玉米病害识别方法

如何快速准确检测到作物病害信息是作物病害防治中的一个首要问题,根据作物叶片症状识别作物病害是作物病害检测的一个基本方法。由于病害叶片颜色、形状和纹理之间的差异很大,使得很多经典的模式识别方法不能有效地应用于作物病害识别中,为此提出了一种基于局部判别映射(local discriminant projects,LDP)的作物病害识别方法。首先,利用区域增长分割算法分割病害叶片中的病斑图像;然后,将病斑图像重组为一维向量,再由LDP对一维向量进行维数约简;最后,利用最近邻分类器识别作物病害类别。利用LDP算法将高维空间的一维向量样本点映射到低维子空间时,能够使得类内样本点更加紧凑,而类间样本点更加分离,从而得到最佳的低维分类特征。利用该方法在5种常见玉米病害叶片图像数据库上进行了病害识别试验,识别精度高达94.4%。与其他作物病害识别方法(如基于神经网络、主分量分析+概率神经网络和贝叶斯方法)和监督子空间学习算法(如算法局部判别嵌入和判别邻域嵌入)进行了比较。试验结果表明,该方法对作物病害叶片图像识别是有效可行的,为实现基于叶片图像处理技术的作物病害的田间实时在线检测奠定了基础。     

多尺度融合卷积神经网络的黄瓜病害叶片图像分割方法

黄瓜病害叶片中的病斑区域分割是病害检测与类型识别的关键步骤,分割效果将直接影响病害检测和识别的精度。针对传统方法对于黄瓜病害叶片图像分割精度低和泛化能力弱等问题,提出一种基于多尺度融合卷积神经网络(Multi-ScaleFusionConvolutionalNeuralNetworks,MSF-CNNs)的黄瓜病害叶片分割方法。MSF-CNNs由编码网络(EncoderNetworks,ENs)和解码网络(DecoderNetworks,DNs)两部分组成,其中ENs为一个多尺度卷积神经网络组成,用于提取病害叶片图像的多尺度信息;DNs基于九点双线性插值算法,用于恢复输入图像的尺寸和分辨率。在MSF-CNNs模型训练的过程中,使用一种渐进微调的迁移学习方法加速模型的训练,提高模型的分割精度。在复杂背景下的作物病害叶片图像数据库上进行病害叶片图像分割试验,并与现有的分割方法全卷积网络(FullyConvolutional Networks,FCNs)、Seg Net、U-Net、Dense Net进行比较。结果表明,该MSF-CNNs能够满足复杂环境下的黄瓜病害叶片图像分割需求,像素分类精度为92.38%、平均分割准确率为93.12%、平均交并比为91.36%、频率加权交并比为89.76%。与FCNs、Seg Net、U-Net、Dense Net相比较,MSF-CNNs的平均分割精度分别提高了13.00%、10.74%、10.40%、10.08%和6.40%。使用渐进学习训练方式后,训练时间缩短了0.9 h。该方法为进一步的黄瓜病害检测和识别方法研究提供了参考。     

基于改进的轻量化卷积神经网络火龙果检测方法

在自然环境下对火龙果进行实时检测是实现火龙果自动化采摘的必要条件之一。该研究提出了一种轻量级卷积神经网络YOLOv4- LITE火龙果检测方法。YOLOv4集成了多种优化策略,YOLOv4的检测准确率比传统的YOLOv3高出10%。但是YOLOv4的骨干网络复杂,计算量大,模型体积较大,不适合部署在嵌入式设备中进行实时检测。将YOLOv4的骨干网络CSPDarknet-53替换为MobileNet-v3,MobileNet-v3提取特征可以显著提高YOLOv4的检测速度。为了提高小目标的检测精度,分别设置在网络第39层以及第46层进行上采样特征融合。使用2 513张不同遮挡环境下的火龙果图像作为数据集进行训练测试,试验结果表明,该研究提出的轻量级YOLOv4-LITE模型 Average Precision（AP）值为96.48%,F1值为95%,平均交并比为81.09%,模型大小仅为2.7 MB。同时对比分析不同骨干网络,MobileNet-v3检测速度大幅度提升,比YOLOv4的原CSPDarknet-53平均检测时间减少了132.33 ms。YOLOv4-LITE在GPU上检测一幅1 200×900的图像只需要2.28 ms,可以在自然环境下实时检测,具有较强的鲁棒性。相比现有的目标检测算法,YOLOv4-LITE的检测速度是SSD-300的9.5倍,是Faster-RCNN的14.3倍。进一步分析了多尺度预测对模型性能的影响,利用4个不同尺度特征图融合预测,相比YOLOv4-LITE平均检测精度提高了0.81%,但是平均检测时间增加了10.33 ms,模型大小增加了7.4 MB。因此,增加多尺度预测虽然提高了检测精度,但是检测时间也随之增加。总体结果表明,该研究提出的轻量级YOLOv4-LITE在检测速度、检测精度和模型大小方面具有显著优势,可应用于自然环境下火龙果检测。     

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。     

灌水频率和施肥量对三七有效成分积累与发病率的影响

为探明灌水频率和施肥量对三七有效成分积累及发病率的影响。以2年生三七为试验对象,设置W1（3 d灌1次水）、W2（5 d灌1次水）、W3（7 d灌一次水）、W4（9 d灌1次水）4个灌水频率水平;F1（75 kg/hm2）、F2（150 kg/hm2）2个施肥水平;采用完全组合设计,共8个处理。结果表明,随着灌水频率的增加,三七光合速率、蒸腾速率、叶水势均呈先增加后减小趋势,在花期达到峰值,且W2处理均最大。不同处理的株高、茎粗、叶长及叶宽变化趋势大致相同且均在营养生长期大幅增加,在果期达到最大。W3F2处理下有效成分积累量最大（1084.93 mg/kg）,特别是与W1F2相比,W3F2处理三七有效成分积累量极显著增加了61.10%。此外,随着灌水频率的增加,三七根腐病、黑斑病在高频率灌水W1处理条件下发病率最高（P<0.05）,分别为15.79%、3.41%;干叶病发病率最低,仅为2.11%。综上所述,微喷灌施肥条件下低频灌水W3（7 d灌1次水）和高肥F2（150 kg/hm2）组合处理适宜三七叶片生长,且三七根中有效成分积累多,发病率低。本研究对优化三七水肥管理,实现三七绿色可持续发展具有重要理论及指导意义。     

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。     

基于改进YOLOv4-Tiny的蓝莓成熟度识别方法

为实现自然环境下蓝莓果实成熟度的精确快速识别,该研究对YOLOv4-Tiny网络结构进行改进,提出一种含有注意力模块的目标检测网络（I-YOLOv4-Tiny）。该检测网络采用CSPDarknet53-Tiny网络模型作为主干网络,将卷积注意力模块（Convolution Block Attention Module,CBAM）加入到YOLOv4-Tiny网络结构的特征金字塔（Feature Pyramid Network,FPN）中,通过对每个通道的特征进行权重分配来学习不同通道间特征的相关性,加强网络结构深层信息的传递,从而降低复杂背景对目标识别的干扰,且该检测网络的网络层数较少,占用内存低,以此提升蓝莓果实检测的精度与速度。对该研究识别方法进行性能评估与对比试验的结果表明,经过训练的I-YOLOv4-Tiny目标检测网络在验证集下的平均精度达到97.30%,能有效地利用自然环境中的彩色图像识别蓝莓果实并检测果实成熟度。对比YOLOv4-Tiny、YOLOv4、SSD-MobileNet、Faster R-CNN目标检测网络,该研究在遮挡与光照不均等复杂场景中,平均精度能达到96.24%。平均检测时间为5.723 ms,可以同时满足蓝莓果实识别精度与速度的需求。I-YOLOv4-Tiny网络结构占用内存仅为24.20 M,为采摘机器人与早期产量预估提供快速精准的目标识别指导。