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基于改进Faster R-CNN和Deep Sort的棉铃跟踪计数
被引量:
1
1
作者
黄成龙
张忠福
+3 位作者
华向东
杨俊雅
柯宇曦
杨万能
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期205-213,共9页
棉铃作为棉花重要的产量与品质器官,单株铃数、铃长、铃宽等相关表型性状一直是棉花育种的重要研究内容。为解决由于叶片遮挡导致传统静态图像检测方法无法获取全部棉铃数量的问题,提出了一种以改进Faster R-CNN、Deep Sort和撞线匹配...
棉铃作为棉花重要的产量与品质器官,单株铃数、铃长、铃宽等相关表型性状一直是棉花育种的重要研究内容。为解决由于叶片遮挡导致传统静态图像检测方法无法获取全部棉铃数量的问题,提出了一种以改进Faster R-CNN、Deep Sort和撞线匹配机制为主要算法框架的棉铃跟踪计数方法,以实现在动态视频输入情况下对盆栽棉花棉铃的数量统计。采用基于特征金字塔的Faster R-CNN目标检测网络,融合导向锚框、Soft NMS等网络优化方法,实现对视频中棉铃目标更精确的定位;使用Deep Sort跟踪器通过卡尔曼滤波和深度特征匹配实现前后帧同一目标的相互关联,并为目标进行ID匹配;针对跟踪过程ID跳变问题设计了掩模撞线机制以实现动态旋转视频棉铃数量统计。试验结果表明:改进Faster R-CNN目标检测结果最优,平均测量精度mAP75和F1值分别为0.97和0.96,较改进前分别提高0.02和0.01;改进Faster R-CNN和Deep Sort跟踪结果最优,多目标跟踪精度为0.91,较Tracktor和Sort算法分别提高0.02和0.15;单株铃数计数结果决定系数、均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.96、1.19、0.81和5.92%,与人工值具有较高一致性,开发的棉铃跟踪软件可以实现对棉铃的有效跟踪和计数。
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关键词
棉铃计数
目标检测
目标跟踪
Faster
R-CNN
Deep
Sort
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职称材料
题名
基于改进Faster R-CNN和Deep Sort的棉铃跟踪计数
被引量:
1
1
作者
黄成龙
张忠福
华向东
杨俊雅
柯宇曦
杨万能
机构
华中农业大学工学院
华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期205-213,共9页
基金
湖北省重点研发计划青年科学家项目(2022BBA0045)
国家自然科学基金项目(32270431、U21A20205)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2662022YJ018)。
文摘
棉铃作为棉花重要的产量与品质器官,单株铃数、铃长、铃宽等相关表型性状一直是棉花育种的重要研究内容。为解决由于叶片遮挡导致传统静态图像检测方法无法获取全部棉铃数量的问题,提出了一种以改进Faster R-CNN、Deep Sort和撞线匹配机制为主要算法框架的棉铃跟踪计数方法,以实现在动态视频输入情况下对盆栽棉花棉铃的数量统计。采用基于特征金字塔的Faster R-CNN目标检测网络,融合导向锚框、Soft NMS等网络优化方法,实现对视频中棉铃目标更精确的定位;使用Deep Sort跟踪器通过卡尔曼滤波和深度特征匹配实现前后帧同一目标的相互关联,并为目标进行ID匹配;针对跟踪过程ID跳变问题设计了掩模撞线机制以实现动态旋转视频棉铃数量统计。试验结果表明:改进Faster R-CNN目标检测结果最优,平均测量精度mAP75和F1值分别为0.97和0.96,较改进前分别提高0.02和0.01;改进Faster R-CNN和Deep Sort跟踪结果最优,多目标跟踪精度为0.91,较Tracktor和Sort算法分别提高0.02和0.15;单株铃数计数结果决定系数、均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为0.96、1.19、0.81和5.92%,与人工值具有较高一致性,开发的棉铃跟踪软件可以实现对棉铃的有效跟踪和计数。
关键词
棉铃计数
目标检测
目标跟踪
Faster
R-CNN
Deep
Sort
Keywords
cotton boll counting
object detection
object tracking
Faster R CNN
Deep Sor
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Faster R-CNN和Deep Sort的棉铃跟踪计数
黄成龙
张忠福
华向东
杨俊雅
柯宇曦
杨万能
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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