利用无人机航拍视频结合YOLOv3模型和SORT算法统计云杉数量

准确、快速地统计苗木数量对苗圃的运营和管理具有重要意义,是提高苗圃运营和管理水平的有效方式。为快速准确统计完整地块内苗木数量,该研究选取云杉为研究对象,以无人机航拍完整地块云杉视频为数据源,提出一种基于YOLOv3（You Only Look Once v3,YOLOv3）和SORT（Simple Online and Realtime Tracking,SORT）的云杉数量统计方法。主要内容包括数据采集、YOLOv3检测模型构建、SORT跟踪算法和越线计数算法设计。以平均计数准确率（Mean Counting Accuracy,MCA）、平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）和帧率（Frame Rate,FR）为评价指标,该方法对测试集中对应6个不同试验地块的视频内云杉进行数量统计的平均计数准确率MCA为92.30%,平均绝对误差MAE为72,均方根误差RMSE为98.85,帧率FR 11.5 帧/s。试验结果表明该方法能够快速准确统计完整地块的云杉数量。相比SSD+SORT算法,该方法在4项评价指标中优势显著,平均计数准确率MCA高12.36个百分点,帧率FR高7.8 帧/s,平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE分别降低125.83和173.78。对比Faster R-CNN+SORT算法,该方法在保证准确率的基础上更加快速,平均计数准确率MCA仅降低1.33个百分点,但帧率FR提高了10.1 帧/s。该研究从无人机航拍视频的角度为解决完整地块的苗木数量统计问题做出了有效探索。