基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法

芽眼检测是马铃薯种薯智能切块首先要解决的问题,为实现种薯芽眼精准高效检测,提出了一种基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法。首先通过加入CBAM注意力机制,加强对马铃薯种薯芽眼图像的特征学习和特征提取,同时弱化与芽眼相似的马铃薯种薯表面背景对检测结果的影响。其次引入加权双向特征金字塔BiFPN增加经骨干网络提取的种薯芽眼原始信息,为不同尺度特征图赋予不同权重,使得多尺度特征融合更加合理。最后替换为改进的高效解耦头Decoupled Head区分回归和分类,加快模型收敛速度,进一步提升马铃薯种薯芽眼检测性能。试验结果表明,改进YOLO v5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为93.3%、93.4%和95.2%;相比原始YOLO v5s模型,平均精度均值提高3.2个百分点,准确率、召回率分别提高0.9、1.7个百分点;不同模型对比分析表明,改进YOLO v5s模型与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v6、YOLOX和YOLO v7等模型相比有着较大优势,平均精度均值分别提高8.4、3.1、9.0、12.9、4.4个百分点。在种薯自动切块芽眼检测试验中,改进Y...     

基于改进COF-YOLO v8n的油茶果静态与动态检测计数方法

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,向其中加入小目标检测层,使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶;最后使用SCConv作为特征提取网络,既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%,比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点,其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到 95.9%、95%、98.5%,分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度,减小油茶的漏检。此外,模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想,将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入,实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性,且模型简单可以嵌入到边缘设备中,不仅可用于指导自动化采收,还可用于果园产量估计,为果园物流分配提供可靠借鉴。     

基于ECA-YOLO v5s网络的重度遮挡肉牛目标识别方法

肉牛目标检测和数量统计是精细化、自动化、智能化肉牛养殖要解决的关键问题,受肉牛个体颜色及纹理相近和遮挡等因素的影响,现有肉牛目标检测方法实用性较差。本研究基于YOLO v5s网络与通道信息注意力模块(ECABasicBlock),提出了一种融合通道信息的改进YOLO v5s网络(ECA-YOLO v5s),在YOLO v5s模型的骨干特征提取网络部分添加了3层通道信息注意力模块。ECA-YOLO v5s网络实现了重度遮挡环境下多目标肉牛的准确识别。对养殖场监控视频分帧得到的肉牛图像采用了一种基于结构相似性的冗余图像剔除方法以保证数据集质量。数据集制作完成后经过300次迭代训练,得到模型的精确率为89.8%,召回率为76.9%,全类平均精度均值为85.3%,检测速度为76.9 f/s,模型内存占用量为24 MB。与YOLO v5s模型相比,ECA-YOLO v5s的精确率、召回率和平均精度均值分别比YOLO v5s高1.0、0.8、2.2个百分点。为了验证不同注意力机制应用于YOLO v5s的性能差异,本研究对比了CBAM(Convolutional block attention mo...     

基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法

为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3（YOLO v3-SE）的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。     

基于改进YOLO v7的轻量化樱桃番茄成熟度检测方法

为在自然环境下自动准确地检测樱桃番茄果实的成熟度,实现樱桃番茄果实自动化采摘,根据成熟期樱桃番茄果实表型特征的变化以及国家标准GH/T 1193—2021制定了5级樱桃番茄果实成熟度级别(绿熟期、转色期、初熟期、中熟期和完熟期),并针对樱桃番茄相邻成熟度特征差异不明显以及果实之间相互遮挡问题,提出一种改进的轻量化YOLO v7模型的樱桃番茄果实成熟度检测方法。该方法将MobileNetV3引入YOLO v7模型中作为骨干特征提取网络,以减少网络的参数量,同时在特征融合网络中加入全局注意力机制(Global attention mechanism, GAM)模块以提高网络的特征表达能力。试验结果表明,改进的YOLO v7模型在测试集下的精确率、召回率和平均精度均值分别为98.6%、98.1%和98.2%,单幅图像平均检测时间为82 ms,模型内存占用量为66.5 MB。对比Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v5s和YOLO v7模型,平均精度均值分别提升18.7、0.2、0.3、0.1个百分点,模型内存占用量也最少。研究表明改进的YOLO v7模型能够为樱桃番茄果实的自...     

基于频域数据增强与轻量化YOLO v7模型的成熟期香梨目标检测方法

为实现香梨自动化采摘,本文以YOLO v7-S为基础模型,针对果园中香梨果实、果叶和枝干之间相互遮挡,不易精准检测的问题,设计了一种轻量化香梨目标检测M-YOLO v7-SCSN+F模型。该模型采用MobileNetv3作为骨干特征提取网络,引入协同注意力机制(Coordinate attention,CA)模块,将YOLO v7-S中的损失函数CIoU替换为SIoU,并联合Normalized Wasserstein distance (NWD)小目标检测机制,以增强网络特征表达能力和检测精度。基于傅里叶变换（Fourier transform,FT）的数据增强方法,通过分析图像频域信息和重建图像振幅分量生成新的图像数据,从而提高模型泛化能力。实验结果表明,改进的M-YOLO v7-SCSN+F模型在验证集上的平均精度均值（mAP）、精确率和召回率分别达到97.23%、97.63%和93.66%,检测速度为69.39f/s,与Faster R-CNN、SSD、YOLO v3、YOLO v4、YOLO v5s、YOLO v7-S、YOLO v8n、RT-DETR-R50模型在验证集上进行性能比较,其平均精度均值（mAP)分别提高14.50、26.58、3.88、2.40、1.58、0.16、0.07、0.86个百分点。此外,改进的M-YOLO v7-SCSN+F模型内存占用量与YOLO v8n和RT-DETR-R50检测模型对比减少16.47、13.30MB。本文提出的检测模型对成熟期香梨具有很好的目标检测效果,为背景颜色相近小目标检测提供参考,可为香梨自动化采摘提供有效的技术支持。     

基于改进YOLO v7的生猪群体体温热红外自动检测方法

针对当前生猪规模化养殖过程中基于热红外技术的生猪体温测量效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO v7的生猪群体体温检测方法。改进YOLO v7算法在Head层引入VoV-GSCSP结构,降低网络结构复杂度;使用内容感知特征重组(Content-aware reassembly of features,CARAFE)替换模型原始上采样算子,提高特征图放大后的品质,强化生猪头部区域有效特征;引入感受野增强模块（Receptive field enhancement module,RFE）,增强特征金字塔对生猪头部特征的提取能力。本文改进YOLO v7算法对于生猪头部的检测精确率为87.9%,召回率为92.5%,平均精度均值（Mean average precision,mAP）为94.7%。与原始YOLO v7相比,精确率提高3.6个百分点,召回率提高7.0个百分点,mAP提高3.6个百分点。该方法首先自动检测生猪头部区域,再利用头部最大温度与耳根温度的高相关性,最终自动获取生猪体温。温度提取平均绝对误差仅为0.16℃,检测速度为222f/s,实现了生猪群体体温的实时精准检测。综合上述试验结果表明,该方法能够自动定位生猪群体的头部区域,满足生猪群体体温测定的高效和高精度要求,为群养生猪体温自动检测提供了有效的技术支撑。     

基于改进YOLO v3网络的夜间环境柑橘识别方法

为研究夜间环境下采摘机器人的视觉检测技术，实现采摘机器人的夜间作业，提出了一种多尺度卷积神经网络Des-YOLO v3算法，可实现夜间复杂环境下成熟柑橘的识别与检测。借鉴残差网络和密集连接网络，设计了Des-YOLO v3网络结构，实现了网络多层特征的复用和融合，加强了小目标和重叠遮挡果实识别的鲁棒性，显著提高了果实检测精度。柑橘识别试验结果表明， Des-YOLO v3网络的精确率达97.67%、召回率为97.46%、F1值为0.976，分别比YOLO v3网络高6.26个百分点、6.36个百分点和0.063。同时，经过训练的模型在测试集下的平均精度(mAP)为90.75%、检测速度达53f/s，高于YOLO v3_DarkNet53网络的平均精度88.48%，mAP比YOLO v3_DarkNet53网络提高了2.27个百分点，检测速度比YOLO v3_DarkNet53网络提高了11f/s。研究结果表明，本文提出的Des-YOLO v3网络对野外夜间复杂环境下成熟柑橘的识别具有更强的鲁棒性和更高的检测精度，为柑橘采摘机器人的视觉识别提供了技术支持。     

基于改进Faster R-CNN的海参目标检测算法

海参目标检测是实现海参自动化捕捞的前提。为了解决复杂海底环境下背景和目标颜色相近以及遮挡导致的目标漏检问题,本文在Faster R-CNN框架下,提出了Swin-RCNN目标检测算法。该算法的骨干网络采用Swin Transformer,同时在结构上融入了多尺度特征提取层和实例分割功能,提高了算法的自适应特征融合能力,从而提高了模型在复杂环境下对不同尺寸海参的识别能力。实验结果表明：本文方法对海参检测的平均精度均值（mAP）达到94.47%,与Faster R-CNN、SSD、YOLO v5、YOLO v4、YOLO v3相比分别提高4.49、4.56、4.46、11.78、22.07个百分点。     

复杂环境下蛋鸡个体识别与自动计数系统研究

鸡群计数是鸡场资产评估中一项非常重要的工作。目前鸡场采用的人工计数方法,存在效率低下且计数准确度不稳定的问题。针对此问题,本文提出了一种基于改进YOLO v5s的蛋鸡个体识别与计数的方法。该方法为了消除真实复杂环境下产蛋箱、食槽等设施对蛋鸡个体识别带来的干扰,在YOLO v5s模型的Neck部分引入了SimAM注意力机制;为了扩大模型感受野,解决蛋鸡个体较小、识别困难的问题,将YOLO v5s模型的SPPF(空间金字塔池化模块)改为了SPPCSPC模块;为了尽可能多地提取蛋鸡有效特征,通过在YOLO v5s的Neck结构添加自适应特征融合模块ASFF,将不同尺度的蛋鸡成像特征信息进行融合的方法,进一步提升了模型的检测精度。在此基础上,通过调用模型检测接口,在接口内部添加计数函数、统计目标数量的方法,实现了蛋鸡个体的计数和鸡舍饲养密度的计算。将改进后的模型通过PyQt工具包进行封装、打包,开发了蛋鸡个体识别与自动计数系统。实验结果表明,改进的YOLO v5s模型的精准率、召回率、平均精度均值分别为89.91%、79.24%、87.53%,较YOLO v5s模型分别提高2.37、2.55、...     

基于改进YOLO v5s的轻量级奶牛体况评分方法

奶牛体况评分是评价奶牛产能与体态健康的重要指标。目前,随着现代化牧场的发展,智能检测技术已被应用于奶牛精准养殖中。针对目前检测算法的参数量多、计算量大等问题,以YOLO v5s为基础,提出了一种改进的轻量级奶牛体况评分模型(YOLO-MCE)。首先,通过2D摄像机在奶牛挤奶通道处采集奶牛尾部图像并构建奶牛BCS数据集。其次,在MobileNetV3网络中融入坐标注意力机制(Coordinate attention, CA)构建M3CA网络。将YOLO v5s的主干网络替换为M3CA网络,在降低模型复杂度的同时,使得网络特征提取时更关注于牛尾区域的位置和空间信息,从而提高了运动模糊场景下的检测精度。YOLO v5s预测层采用EIoU Loss损失函数,优化了目标边界框回归收敛速度,生成定位精准的预测边界框,进而提高了模型检测精度。试验结果表明,改进的YOLO v5s模型的检测精度为93.4%,召回率为85.5%,mAP@0.5为91.4%,计算量为2.0×10⁹,模型内存占用量仅为2.28 MB。相较原始YOLO v5s模型,其计算量降低87.3%,模型内存占用量减...     

基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法

多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进：对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。     

基于幅值迭代剪枝的多目标奶牛进食行为识别方法

针对奶牛进食行为监测通常要为每头奶牛配备监测设备,但受限于设备成本,很多应用于奶牛养殖场的奶牛行为监测方法难以普及的问题,提出了一种多目标奶牛进食行为识别方法,基于YOLO v3算法,根据目标差异,将牛舍中的奶牛分为3类目标来实现奶牛进食行为监测,以通过单台设备监测多头奶牛的进食行为.YOLO v3算法具有计算成本高、...     

基于改进YOLO v3的肉牛多目标骨架提取方法

针对肉牛行为识别过程中,多目标骨架提取精度随目标数量增多而大幅降低的问题,提出了一种改进YOLO v3算法(Not classify RFB-YOLO v3,NC-YOLO v3),在主干网络后引入 RFB(Receptive field block)扩大模型感受野,剔除分类模块提高检测效率,结合8SH(8-Stack...     

基于改进YOLO v5s的轻量化植物识别模型研究

为方便调查宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布,需对植物识别方法进行研究。针对YOLO v5s模型参数量大,对复杂背景下的植物不易识别等问题,提出一种复杂背景下植物目标识别轻量化模型YOLO v5s-CBD。改进模型YOLO v5s-CBD在特征提取网络中引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet(Bottleneck transformer network),使卷积和自注意力相结合,提高模型的感受野;同时在特征提取网络融入坐标注意力(Coordinate attention, CA),有效捕获通道和位置的关系,提高模型的特征提取能力;引入SIoU函数计算回归损失,解决预测框与真实框不匹配问题;使用深度可分离卷积(Depthwise separable convolution, DSC)减小模型内存占用量。实验结果表明,YOLO v5s-CBD模型在单块Nvidia GTX A5000 GPU单幅图像推理时间仅为8 ms,模型内存占用量为8.9 MB,精确率P为95.1%,召回率R为92.9%,综合评价指标F1值为94.0%,平均精度均值(mAP)为95.7%,在VOC数据集...     

基于注意力机制与改进YOLO的温室番茄快速识别

为了实现复杂环境下农业机器人对番茄果实的快速准确识别,提出了一种基于注意力机制与改进YOLO v5s的温室番茄目标快速检测方法。根据YOLO v5s模型小、速度快等特点,在骨干网络中加入卷积注意力模块(CBAM),通过串联空间注意力模块和通道注意力模块,对绿色番茄目标特征给予更多的关注,提高识别精度,解决绿色番茄在相似颜色背景中难识别问题;通过将CIoU Loss替换GIoU Loss作为算法的损失函数,在提高边界框回归速率的同时提高果实目标定位精度。试验结果表明,CB-YOLO网络模型对温室环境下红色番茄检测精度、绿色番茄检测精度、平均精度均值分别为99.88%、99.18%和99.53%,果实检测精度和平均精度均值高于Faster R-CNN模型、YOLO v4-tiny模型和YOLO v5模型。将CB-YOLO模型部署到安卓手机端,通过不同型号手机测试,验证了模型在移动终端设备上运行的稳定性,可为设施环境下基于移动边缘计算的机器人目标识别及采收作业提供技术支持。     

基于MS-YOLO v7的多尺度稻飞虱识别分类方法

智能虫情测报灯下害虫的精准识别和分类是实现稻田虫情预警的前提,为解决水稻害虫图像识别过程中存在分布密集、体态微小、易受背景干扰等造成识别精度不高的问题,提出了一种基于MS-YOLO v7（Multi-Scale-YOLO v7）轻量化稻飞虱识别分类方法。首先,采用稻飞虱害虫诱捕装置搭建稻飞虱害虫采集平台,获取的稻飞虱图像构成ImageNet数据集。然后,MS-YOLO v7目标检测算法采用GhostConv轻量卷积作为主干网络,减小模型运行的参数量;在Neck部分加入CBAM注意力机制模块,有效强调稻飞虱区别度较高的特征通道,抑制沉冗无用特征,准确提取稻飞虱图像中的关键特征,动态调整特征图中不同通道的权重;将SPPCSPS空间金字塔池化模块替换SPPFS金字塔池化模块,提高网络模型对各分类样本的特征提取能力;同时将YOLO v7模型中的SiLU激活函数替换为Mish激活函数,增强网络的非线性表达能力。试验结果表明,改进后的MS-YOLO v7在测试集上的模型平均精度均值（Mean average precision,mAP）为95.7%,精确率（Precision）为96.4%,召回率（Recall）为94.2%,与Faster R-CNN、SSD、YOLO v5、YOLO v7网络模型相比mAP分别提高2.1、3.4、2.3、1.6个百分点,F1值分别提高2.7、4.1、2.5、1.4个百分点。改进后的模型内存占用量、参数量、浮点运算数分别为63.7MB、2.85×107、7.84×1010,相比YOLO v7模型分别缩减12.5%、21.7%、25.4%,MS-YOLO v7网络模型对稻飞虱种间害虫均能实现高精度的识别与分类,具有较好的鲁棒性,可为稻田早期稻飞虱虫情预警提供技术支持。     

基于高斯混合-隐马尔科夫融合算法识别奶牛步态时相

奶牛步态时相是反映奶牛健康及跛行严重程度的重要指标。为准确自动识别奶牛步态时相,本研究提出一种融合高斯混合模型 （Gaussian Mixture Model,GMM） 和隐马尔科夫模型 （Hidden Markov Model,HMM）的无监督学习奶牛步态时相识别算法 GMM-HMM。使用惯性测量单元采集奶牛后肢加速度和角速度信号,通过卡尔曼滤波消除噪声,筛选并提取特征值,构建GMM-HMM模型,实现奶牛静立相、连续步态中的站立相和摆动相等3种步态时相的自动识别。结果表明,静立相识别的准确率、召回率和F₁分别为89.28%、90.95%和90.91%,连续步态中的站立相识别的准确率、召回率和F₁分别为91.55%、86.71%和89.06%,连续步态中的摆动相识别的准确率、召回率和F₁分别为86.67%、91.51%和89.03%。奶牛步态分割的准确率为91.67%,相较于基于事件的峰值检测法和动态时间规整算法准确率分别提高了4.23%和1.1%。本研究可为下一步基于穿戴式步态分析的奶牛跛行特征提取提供技术参考。     

基于注意力机制和可变形卷积的鸡只图像实例分割提取

为提高鸡只个体轮廓分割提取的精度和准确度,实现基于机器视觉技术的鸡只行为、健康、福利状态监测等精准畜牧业管理,保证相关监测技术及决策的可靠性,针对叠层笼养环境下肉鸡图像的实例分割和轮廓提取问题,提出一种优化的基于Mask R-CNN框架的实例分割方法,构建了一种鸡只图像分割和轮廓提取网络,对鸡群图像进行分割,从而实现鸡只个体轮廓的提取。该网络以注意力机制、可变形卷积的41层深度残差网络（ResNet）和特征金字塔网络（Feature pyramid networks, FPN）相融合为主干网络,提取图像特征,并经区域生成网络（Region proposal networks, RPN）提取感兴趣区域（ROI）,最后通过头部网络完成鸡只目标的分类、分割和边框回归。鸡只图像分割试验表明,与Mask R-CNN网络相比,优化后网络模型精确率和精度均值分别从78.23%、84.48%提高到88.60%、90.37%,模型召回率为77.48%,可以实现鸡只轮廓的像素级分割。本研究可为鸡只福利状态和鸡只健康状况的实时监测提供技术支撑。     

基于坐标注意力机制和YOLO v5s模型的山羊脸部检测方法

山羊的脸部检测对羊场的智能化管理有着重要的意义。针对实际饲养环境中,羊群存在多角度、分布随机、灵活多变、羊脸检测难度大的问题,以YOLO v5s为基础目标检测网络,提出了一种结合坐标信息的山羊脸部检测模型。首先,通过移动设备获取舍内、舍外、单头以及多头山羊的图像并构建数据集。其次,在YOLO v5s的主干网络融入坐标注意力机制,以充分利用目标的位置信息,提高遮挡区域、小目标、多视角样本的检测精度。试验结果表明,改进YOLO v5s模型的检测精确率为95.6%,召回率为83.0%,mAP_0.5为90.2%,帧速率为69 f/s,模型内存占用量为13.2 MB;与YOLO v5s模型相比,检测精度提高1.3个百分点,模型所占内存空间减少1.2 MB;且模型的整体性能远优于Faster R-CNN、YOLO v4、YOLO v5s模型。此外,本文构建了不同光照和相机抖动的数据集,来进一步验证本文方法的可行性。改进后的模型可快速有效地对复杂场景下山羊的脸部进行精准检测及定位,为动物精细化养殖时目标检测识别提供了检测思路和技术支持。