基于改进的YOLO v3车辆检测方法

为了有效地解决传统车辆检测算法中存在的泛化能力差、识别率不高的问题,提出了一种基于改进YOLO v3的车辆检测算法.改进的车辆算法对原YOLO v3中的模型进行剪枝处理,采用Darknet-53网络结构提取特征,同时结合回归损失函数GIOU算法对检测精度进行提高.在运用K-means++聚类分析算法处理数据基础上,运用...     

基于改进YOLO v7的笼养鸡/蛋自动识别与计数方法

笼养模式下鸡/蛋自动识别与计数在低产能鸡判别及鸡舍智能化管理方面具有重要作用,针对鸡舍内光线不均、鸡只与笼之间遮挡及鸡蛋粘连等因素导致自动计数困难的问题,本研究以笼养鸡只与鸡蛋为研究对象,基于YOLO v7-tiny提出一种轻量型网络YOLO v7-tiny-DO用于鸡只与鸡蛋识别,并设计自动化分笼计数方法。首先,采用JRWT1412型无畸变相机与巡检设备搭建自动化数据采集平台,获取2 146幅笼养鸡只图像用于构建数据集。然后,在YOLO v7-tiny网络基础上应用指数线性单元(Exponential linear unit, ELU)激活函数减少模型训练时间;将高效层聚合网络(Efficient layer aggregation network, ELAN)中的常规卷积替换为深度卷积减少模型参数量,并在其基础上添加深度过参数化组件(深度卷积)构建深度过参数化深度卷积层(Depthwise over-parameterized depthwise convolutional layer, DO-DConv),以提取目标深层特征;同时在特征融合模块引入坐标注意力机制(Coordina...     

基于YOLO v3的生猪个体识别方法

为实现高效的猪只个体识别,提出一种基于机器视觉的生猪个体识别方法.通过采集母猪和仔猪个体图像,对图像进行扩充和筛选,制作训练集和测试集.试验采用基于YOLO v3的识别模型,并与Faster RCNN和SSD模型识别结果进行比较,结果表明:对仔猪的识别平均精度均值达89.65％,准确率达95.99％,召回率达84.09...     

夏玉米叶片气孔阻力与冠层阻力估算模型的研究

根据田间试验观测结果，分析了夏玉米叶片气孔导度与环境因素之间的关系，应用多元非线性回归分析技术建立了气孔阻力的估算模型，对叶片正反两面不同部位的垂向不同层次上叶片气孔阻力的差异及其日变化过程和季节变化规律进行了分析，又用叶片气孔阻力估算模型导出了冠层阻力的计算模型。     

基于YOLO v5和多源数据集的水稻主要害虫识别方法

针对水稻稻纵卷叶螟和二化螟成虫图像识别中自动化程度较低的问题,引入目标检测算法YOLO v5对监测设备和诱捕器上的稻纵卷叶螟和二化螟成虫进行识别与计数。依据稻纵卷叶螟和二化螟的生物习性,采用自主研发的水稻害虫诱集与拍摄监测装置,自动获取稻纵卷叶螟和二化螟成虫图像,并与三角形诱捕器和虫情测报灯诱捕拍摄的稻纵卷叶螟和二化螟成虫图像共同构建水稻害虫图像数据集;采用左右翻转、增加对比度、上下翻转的方式增强图像数据集;对比了不同训练模型对三角形诱捕器和监测设备诱捕拍摄的水稻害虫图像的检测性能,并对比稻纵卷叶螟成虫不同训练样本量对识别结果的影响,用精确率、召回率、F1值、平均精度评估各模型的差异。测试结果表明,测试集图像为三角形诱捕器和监测设备诱捕拍摄虫害图像时,稻纵卷叶螟识别的精确率和召回率分别达到91.67%和98.30%,F1值达到94.87%,二化螟识别的精确率和召回率分别达到93.39%和98.48%,F1值达到95.87%。不同采样背景、设备构建的多源水稻害虫图像数据集可以提高模型对水稻害虫识别的准确性。基于YOLO v5算法设计的水稻害虫识别计数模型能够达到较高的识别准确率,可以用于...     

夏玉米叶片气孔阻力与冠层阻力估算模型的研究

根据田间试验观测结果，分析了夏玉米叶片气孔导度与环境因素之间的关系，应用多元非线性回归分析技术建立了气孔阻力的估算模型；对叶片正反两面不同部位和垂向不同层次上叶片气孔阻力的差异及其日变化过程和季节变化规律进行了分析，又用叶片气孔阻力估算模型导出了冠层阻力的计算模型。     

迁移学习在玉米叶片病害识别中的研究与应用

使用卷积神经网络对作物病害图片进行识别分类需要较长模型训练时间,采用迁移学习的方法可有效提高识别效率。首先探究迁移学习冻结全部网络层、冻结部分网络层和不冻结网络层时的识别效果,然后使用InceptionV3模型和Xception模型分别对玉米健康叶片、尾孢叶斑病、纹枯病以及锈病进行识别与分类。试验结果表明：迁移学习不冻结网络层时分类效果最好,准确率可达97.42%;冻结部分网络层次之,InceptionV3模型在可训练参数量为70%左右时识别效果较好,准确率可达92.04%;Xception模型在可训练参数量为80%时效果最好,准确率可达94.62%;冻结全部网络层时准确率相对较低,准确率为87.10%。整体来看,Xception模型比InceptionV3模型更适用于玉米叶片病害的识别。     

基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期识别

为实现作物病害早期识别,本文提出一种基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期检测模型,以CSPD-arknet为主干特征提取网络,YOLO v5 stride-2卷积替换为SPD-Conv模块,分别为主干网络中的5个stride-2卷积层和Neck中的2个stride-2卷积层,可以提高其准确性,同时保持相同级别的参数大小,并向下阶段输出3个不同尺度的特征层;为增强建模通道之间的相互依赖性,自适应地重新校准通道特征响应,引入SE机制提升特征提取能力;为减少模型计算量,提高模型速度,引入SPPF。经测试,改进后YOLO v5网络检测性能最佳,mAP为95.7%,相比YOLO v3、YOLO v4、SSD和YOLO v5网络分别提高4.7、8.8、19.0、3.5个百分点。改进后模型相比改进前对不同温度梯度下的作物病害检测也有提高,5个梯度mAP分别为91.0%、91.6%、90.4%、92.6%和94.0%,分别高于改进前3.6、1.5、7.2、0.6、0.9个百分点。改进YOLO v5网络内存占用量为13.755MB,低于改进前基础模型3.687MB。结果表明,改进YOLO v5可以准确快速地实现病害早期检测。     

基于改进YOLO v4和ICNet的番茄串检测模型

针对深层神经网络模型部署到番茄串采摘机器人,存在运行速度慢,对目标识别率低,定位不准确等问题,本文提出并验证了一种高效的番茄串检测模型。模型由目标检测与语义分割两部分组成。目标检测负责提取番茄串所在的矩形区域,利用语义分割算法在感兴趣区域内获取番茄茎位置。在番茄检测模块,设计了一种基于深度卷积结构的主干网络,在实现模型参数稀疏性的同时提高目标的识别精度,采用K-means++聚类算法获得先验框,并改进了DIoU距离计算公式,进而获得更为紧凑的轻量级检测模型(DC-YOLO v4)。在番茄茎语义分割模块（ICNet）中以MobileNetv2为主干网络,减少参数计算量,提高模型运算速度。将采摘模型部署在番茄串采摘机器人上进行验证。采用自制番茄数据集进行测试,结果表明,DC-YOLO v4对番茄及番茄串的平均检测精度为99.31%,比YOLO v4提高2.04个百分点。语义分割模块的mIoU为81.63%,mPA为91.87%,比传统ICNet的mIoU提高2.19个百分点,mPA提高1.47个百分点。对番茄串的准确采摘率为84.8%,完成一次采摘作业耗时约6s。     

基于改进YOLO v7的农田复杂环境下害虫识别算法研究

为使巡检机器人能够对体积小且密集、形态多变、数量多且分布不均的害虫进行高效精准识别,提出了一种基于改进YOLO v7的害虫识别方法。该方法将CSP Bottleneck与基于移位窗口Transformer(Swin Transformer)自注意力机制相结合,提高了模型获取密集害虫目标位置信息的能力;在路径聚合部分增加第4检测支路,提高模型对小目标的检测性能;将卷积注意力模块(CBAM)集成到YOLO v7模型中,使模型更加关注害虫区域,抑制背景等一般特征信息,提高被遮挡害虫的识别精确率;使用Focal EIoU Loss损失函数减少正负样本不平衡对检测结果的影响,提高识别精度。采用基于实际农田环境建立的数据集的实验结果表明,改进后算法的精确率、召回率及平均精度均值分别为91.6%、82.9%和88.2%,较原模型提升2.5、1.2、3个百分点。与其它主流模型的对比实验结果表明,本文方法对害虫的实际检测效果更优,对解决农田复杂环境下害虫的精准识别问题具有参考价值。     

玉米叶片铜铅胁迫高光谱识别研究

为了区分玉米叶片重金属胁迫种类,提出一种基于高光谱的铜铅胁迫识别方法.分别以叶片0.1～2.0阶分数阶导数(FOD)光谱中红边位置与任意两波长处的光谱值构建玉米叶片的红边铜铅敏感指数(RECLSI)集群,计算各集群中指数与胁迫类型的相关系数,以相关系数最大值、最小值对应的RECLSI构建铜铅识别特征(CLIF),在CL...     

基于改进YOLO v3模型的挤奶奶牛个体识别方法

为实现无接触、高精度养殖场环境下奶牛个体的有效识别,提出了基于改进YOLO v3深度卷积神经网络的挤奶奶牛个体识别方法。首先,在奶牛进、出挤奶间的通道上方安装摄像机,定时、自动获取奶牛背部视频,并用视频帧分解技术得到牛背部图像;用双边滤波法去除图像噪声,并用像素线性变换法增强图像亮度和对比度,通过人工标注标记奶牛个体编号;为适应复杂环境下的奶牛识别,借鉴Gaussian YOLO v3算法构建了优化锚点框和改进网络结构的YOLO v3识别模型。从89头奶牛的36790幅背部图像中,随机选取22074幅为训练集,其余图像为验证集和测试集。识别结果表明,改进YOLO v3模型的识别准确率为95.91%,召回率为95.32%,mAP为95.16%, IoU为85.28%,平均帧率为32f/s,识别准确率比YOLO v3高0.94个百分点,比Faster R-CNN高1.90个百分点,检测速度是Faster R-CNN的8倍,背部为纯黑色奶牛的F1值比YOLO v3提高了2.75个百分点。本文方法具有成本低、性能优良的特点,可用于养殖场复杂环境下挤奶奶牛个体的实时识别。     

基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法

在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。     

基于图像自动标注与改进YOLO v5的番茄病害识别系统

针对作物病害识别系统功能单一,缺乏系统升级机制,人工升级系统成本较大的问题,以番茄病害为例,提出了基于OpenCV的番茄叶片图像自动标注算法和改进YOLO v5的番茄病害识别模型;结合数据集自动划分、模型自动训练与评估、手机APP自动创建与更新理念,设计了一种可以自动升级的番茄病害识别系统;引入专家审查校正机制,提高了系统识别结果的可靠性。实验结果表明,该系统实现了对番茄的健康叶片与9类病害叶片进行识别,可以在实际应用中通过手机APP识别番茄病害的同时自动扩充番茄病害图像数据集,并根据数据扩充量自动启动系统的升级优化流程,由此不断提升该系统的番茄病害识别性能。该系统为番茄生产提供了一个便捷、可靠的番茄病害识别工具。     

基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别...     

基于AABB-OBB盒的玉米叶片碰撞检测

在数字植物虚拟仿真场景中,植物三维模型之间容易出现交叉穿透现象,有必要进行快速有效的碰撞检测。选择以玉米叶片为研究对象,针对叶片形态提出了一种基于AABB-OBB混合包围盒的碰撞检测方法。首先通过AABB盒相交测试剔除部分未相交对象;然后根据叶片形态特点,对可能相交对象构造OBB盒二叉树。依据玉米叶片交叉常态,改进了分离轴测试顺序,提出了基于优先权值的节点搜索方式,并优化了特殊情况的图元测试过程。实验结果表明,该方法能够准确快速地检测到玉米叶片的交叉状况。