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。     

基于深度学习的茶嫩芽分割与采摘点定位方法研究

为实现茶嫩芽快速识别与采摘点定位,研究一种轻量级深度学习网络实现茶嫩芽分割与采摘点定位。采用MobileNetV2主干网络与空洞卷积相结合,较好地平衡茶嫩芽图像分割速度与精度的矛盾,实现较高分割精度的同时,满足茶嫩芽快速识别的要求,并设计外轮廓扫描与面积阈值过滤相结合的采摘点定位方法。试验表明：所提出的茶嫩芽分割算法在单芽尖及一芽一叶数据集中精度优异,平均交并比mIoU分别达到91.65%和91.36%;在保持高精度的同时,模型复杂度低,参数量仅5.81 M、计算量仅39.78 GFOLPs;在单芽尖、一芽一叶及一芽两叶数据集中各随机抽取200张图片进行采摘点定位验证,定位准确率分别达到90.38%、95.26%和96.60%。