基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部

为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值（mAP）为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但mAP提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51%和16.32%;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。     

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 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...     

基于改进YOLO v4的生猪耳根温度热红外视频检测方法

基于热红外视频的生猪体温检测过程中,视频中保育期生猪头部姿态变化大,且耳根区域小,导致头部和耳根区域定位精度低,影响生猪耳根温度的精准检测。针对以上问题,本文提出了一种基于改进YOLO v4(Mish Dense YOLO v4,MD-YOLO v4)的生猪耳根温度检测方法,构建了生猪关键部位检测模型。首先,在CSPDarknet-53主干网络中,添加密集连接块,以优化特征转移和重用,并将空间金字塔池化(Spatial pyramid pooling, SPP)模块集成到主干网络,进一步增加主干网络感受野;其次,在颈部引入改进的路径聚合网络(Path aggregation network, PANet),缩短多尺度特征金字塔图的高、低融合路径;最后,网络的主干和颈部使用Mish激活函数,进一步提升该方法的检测精度。试验结果表明,该模型对生猪关键部位检测的mAP为95.71%,分别比YOLO v5和YOLO v4高5.39个百分点和6.43个百分点,检测速度为60.21 f/s,可满足实时检测的需求;本文方法对热红外视频中生猪左、右耳根温度提取的平均绝对误差分别为0.26℃和0.21℃...     

低数据集下基于ASPP-YOLO v5的苋菜识别方法研究

针对田间苋菜识别存在准确率低、样本数量少等问题,通过引入扩展感受野和提取上下文信息的ASPP注意力机制改进YOLO v5苋菜识别模型,在低数据集下改进后的模型能够显著提高F1值和mAP。实验结果表明,在低数据集下引入ASPP注意力机制后苋菜识别模型F1值提高13个百分点、mAP提高18.6个百分点。采用横向录制的方式苋菜被检测到的概率提高15.4个百分点。因此,本研究为苋菜或其他杂草在低数据集下的识别提供了有效的方法,为农业领域的杂草识别和管理研究提供了参考。     

基于Faster-NAM-YOLO的黄瓜霜霉病菌孢子检测

黄瓜霜霉病由古巴假霜霉病菌孢子通过侵染引起,严重影响了黄瓜的品质和产量;病菌孢子数量与病情严重度相关,因此建立快速、简便和高效的病菌孢子定量检测方法,实现黄瓜霜霉病防治关口前移。基于YOLO v5模型提出了一种基于Faster-NAM-YOLO的黄瓜霜霉病菌孢子定量检测模型,该模型首先提出了一种特征提取模块C3＿Faster,使用C3＿Faster替换YOLO v5中的C3模块,有效降低了模型参数计算量和模型深度,提升了对黄瓜霜霉病菌孢子检测速度和精度;其次在主干网络中加入了NAM注意力模块,通过应用权重稀疏性惩罚抑制不显著权重,进而提高模型的特征提取能力和计算效率;最后实现了对黄瓜霜霉病菌孢子的定量检测。实验结果表明,Faster-NAM-YOLO模型在测试集上mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到95.80%和60.90%,对比原始YOLO v5模型分别提升1.80、1.20个百分点,较原始YOLO v5模型内存占用量和每秒浮点运算次数分别减少5.27 MB和1.49×10¹⁰;通过与YOLO v3、THP-YOLO v5、YOLO v7、YOLO ...     

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YOLO V3的葡萄病害人工智能识别系统

葡萄在生长过程中会感染各种病害,葡萄病害的高效识别是防治葡萄病害的关键。本文提出了一个基于YOLO V3的葡萄病害智能识别系统,由微信小程序、云服务器和葡萄病害识别模型构成。其中的葡萄病害识别模型以植物病虫害生物学国家重点实验室提供的2 566张原始葡萄病害图片为基础,构建了32 871张葡萄病害图片数据集,采用改进的YOLO V3训练得到。本系统能对手机保存的或现场拍摄的自然条件下的12类葡萄病害图像进行识别,准确率达98.60%。识别结果、病害特征、发病原因、病害地理分布和防治建议可立刻反馈至用户。本系统不但识别率高,而且涵盖了目前大多数常见葡萄病害种类,可作为辅助果农、消费者和相关科研人员甄别葡萄病害的智能工具。     

基于融合GhostNetV2的YOLO v7水稻籽粒检测

水稻籽粒检测在粮食储存中凸显重要作用,直接影响粮食销售的价格。针对一般机器视觉检测算法在水稻籽粒小目标的密集场景下存在难以识别且网络模型参数大,检测速度较慢、成本高等问题,提出一种基于YOLO v7优化的水稻籽粒检测算法。首先将部分高效聚合网络模块(Efficient layer aggregation network, ELAN)替换成轻量级网络模块GhostNetV2添加到主干及颈部网络部分,实现网络参数精简化的同时也减少了通道中的特征冗余;其次将卷积和自注意力结合的注意力模块(Convolution and self-attention mixed model, ACmix)添加到MP模块中,平衡全局和局部的特征信息,充分关注特征映射的细节信息;最后使用WIoU(Wise intersection over union)作为损失函数,减少了距离、纵横比之类的惩罚项干扰,单调聚焦机制的设计提高了模型的定位性能。在水稻籽粒图像数据集上验证改进后的模型检测水平,实验结果表明,改进后的YOLO v7模型的mAP@0.5达96.55%,mAP@0.5:0.95达70.10%,训练模型参数量...     

基于YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN的奶牛身体分割方法

奶牛身体部位的精准分割广泛应用于奶牛体况评分、姿态检测、行为分析及体尺测量等领域。受奶牛表面污渍和遮挡等因素的影响,现有奶牛部位精准分割方法实用性较差。本研究在YOLO v8n-seg模型的基础上,加入多尺度融合模块与双向跨尺度加权特征金字塔结构,提出了YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN奶牛身体部位分割模型。其中,多尺度融合模块使模型更好地提取小目标几何特征信息,双向跨尺度加权特征金字塔结构实现了更高层次的特征融合。首先在奶牛运动通道处采集奶牛侧面图像作为数据集,为保证数据集质量,采用结构相似性算法剔除相似图像,共得到1452幅图像。然后对目标奶牛的前肢、后肢、乳房、尾部、腹部、头部、颈部和躯干8个部位进行标注并输入模型训练。测试结果表明,模型精确率为96.6%,召回率为94.6%,平均精度均值为97.1%,参数量为3.3×106,检测速度为6.2f/s。各部位精确率在90.3%~98.2%之间,平均精度均值为96.3%。与原始YOLO v8n-seg相比,YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN的精确率提高3.2个百分点,召回率提高2.6个百分点,平均精度均值提高3.1个百分点,改进后的模型在参数量基本保持不变的情况下具有更强的鲁棒性。遮挡情况下该模型检测结果表明,精确率为93.8%,召回率为91.67%,平均精度均值为93.15%。结果表明,YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN网络可以准确、快速地实现奶牛身体部位精准分割。