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基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期识别
1
作者
韩鑫
徐衍向
+3 位作者
封润泽
刘天旭
白京波
兰玉彬
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期300-307,375,共9页
为实现作物病害早期识别,本文提出一种基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期检测模型,以CSPD-arknet为主干特征提取网络,YOLO v5 stride-2卷积替换为SPD-Conv模块,分别为主干网络中的5个stride-2卷积层和Neck中的2个stride-2卷积...
为实现作物病害早期识别,本文提出一种基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期检测模型,以CSPD-arknet为主干特征提取网络,YOLO v5 stride-2卷积替换为SPD-Conv模块,分别为主干网络中的5个stride-2卷积层和Neck中的2个stride-2卷积层,可以提高其准确性,同时保持相同级别的参数大小,并向下阶段输出3个不同尺度的特征层;为增强建模通道之间的相互依赖性,自适应地重新校准通道特征响应,引入SE机制提升特征提取能力;为减少模型计算量,提高模型速度,引入SPPF。经测试,改进后YOLO v5网络检测性能最佳,mAP为95.7%,相比YOLO v3、YOLO v4、SSD和YOLO v5网络分别提高4.7、8.8、19.0、3.5个百分点。改进后模型相比改进前对不同温度梯度下的作物病害检测也有提高,5个梯度mAP分别为91.0%、91.6%、90.4%、92.6%和94.0%,分别高于改进前3.6、1.5、7.2、0.6、0.9个百分点。改进YOLO v5网络内存占用量为13.755 MB,低于改进前基础模型3.687 MB。结果表明,改进YOLO v5可以准确快速地实现病害早期检测。
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关键词
红外热成像
深度学习
病害早期识别
YOLO
v5
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职称材料
题名
基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期识别
1
作者
韩鑫
徐衍向
封润泽
刘天旭
白京波
兰玉彬
机构
山东理工大学农业工程与食品科学学院
山东思远农业开发有限公司
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期300-307,375,共9页
基金
山东省引进顶尖人才“一事一议”专项(鲁政办字[2018]27号)
山东临淄设施蔬菜科技小院项目(教育部教研厅函[2022]7号)
+1 种基金
山东理工大学研究生教育质量提升计划项目(研究生函[2022]26号)
山东理工大学本科教学研究与改革项目(教务函[2022]80号)。
文摘
为实现作物病害早期识别,本文提出一种基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期检测模型,以CSPD-arknet为主干特征提取网络,YOLO v5 stride-2卷积替换为SPD-Conv模块,分别为主干网络中的5个stride-2卷积层和Neck中的2个stride-2卷积层,可以提高其准确性,同时保持相同级别的参数大小,并向下阶段输出3个不同尺度的特征层;为增强建模通道之间的相互依赖性,自适应地重新校准通道特征响应,引入SE机制提升特征提取能力;为减少模型计算量,提高模型速度,引入SPPF。经测试,改进后YOLO v5网络检测性能最佳,mAP为95.7%,相比YOLO v3、YOLO v4、SSD和YOLO v5网络分别提高4.7、8.8、19.0、3.5个百分点。改进后模型相比改进前对不同温度梯度下的作物病害检测也有提高,5个梯度mAP分别为91.0%、91.6%、90.4%、92.6%和94.0%,分别高于改进前3.6、1.5、7.2、0.6、0.9个百分点。改进YOLO v5网络内存占用量为13.755 MB,低于改进前基础模型3.687 MB。结果表明,改进YOLO v5可以准确快速地实现病害早期检测。
关键词
红外热成像
深度学习
病害早期识别
YOLO
v5
Keywords
infrared thermography
deep learning
early disease detection
YOLO v5
分类号
S22 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期识别
韩鑫
徐衍向
封润泽
刘天旭
白京波
兰玉彬
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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