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为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法 ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果:1)针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2)使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3)引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87... 相似文献
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为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合池化对空间金字塔进行优化,增强特征提取与特征表达,提升检测精度;然后引入一种基于注意力机制的网络模块(simpleattentionmechanism,SimAM)与Bottleneck中的残差连接相结合,使用SimAM对Bottleneck中的特征图进行加权,得到加权后的特征表示,利用注意力机制加强模型对目标的感知。试验结果表明,该研究算法的平均精度(average precision)和每秒传输帧数(frame per second,FPS)达到92.43%和40帧/s。改进后的YOLOv5s在召回率和平均精度上相较改进前提高2.49和4.62个百分点,在不增加模型参数量的情况下,每帧图片的推理时间缩短1.04 ms。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOX相比,平均精度分别提高15.16、10.56、2.03和4.07... 相似文献
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猪只盘点是规模化养殖中的重要环节,为生猪精准饲喂和资产管理提供了依据。人工盘点不仅耗时低效,而且容易出错。当前已有基于深度学习的生猪智能盘点算法,但在遮挡重叠、光照等复杂场景下盘点精度较低。为提高复杂场景下生猪盘点的精度,提出了一种基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法。该算法从提升猪只目标检测性能出发,构建了一个多场景的生猪数据集;其次,在主干网络中引入SE-Net通道注意力模块,引导模型更加关注遮挡条件下猪只目标信息的通道特征。同时,增加了检测层进行多尺度特征融合处理,使模型更容易学习收敛并预测不同尺度的猪只对象,提升模型遮挡场景的检测性能;最后,对边界框损失函数以及非极大值抑制处理进行了改进,使模型对遮挡的目标有更好的识别效果。实验结果表明,与原YOLO v5n算法相比,改进算法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及漏检率分别降低0.509、0.708以及3.02个百分点,平均精度(AP)提高1.62个百分点,达到99.39%,在复杂遮挡重叠场景下具有较优的精确度和鲁棒性。算法的MAE为0.173,与猪只盘点算法CClusnet、CCNN和PCN相比,分别降低0.2... 相似文献
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基于视觉感知的蔬菜害虫诱捕计数算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对当前大田环境条件下对害虫进行识别研究的不足,以南方蔬菜重大害虫为研究对象,探索了一种在大田环境下使用黄色诱捕板对蔬菜害虫进行监测计数的方法。在经典图像处理算法基础上,根据害虫监测目标的需要,提出了一种基于结构化随机森林的害虫图像分割算法和利用不规则结构的特征提取算法,进一步结合背景去除、干扰目标去除和检测模型计数子算法,集成设计了基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法(Vegetable pest counting algorithm based on visual perception,VPCA-VP)。使用了现场环境下拍摄的图像进行实验与分析,共识别出蓟马9351只,烟粉虱202只,实蝇23只。经过与人工计数比对得出,本文基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法的平均识别正确率为94.89%。其中,蔬菜害虫蓟马的识别正确率为93.19%,烟粉虱的识别正确率为91%,实蝇的识别正确率达到100%。算法达到了较好的测试性能,可以满足害虫快速计数需求,在农田害虫监测中有一定的应用前景。 相似文献