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基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法
1
作者
黄华
张昊
+1 位作者
胡晓林
聂兴毅
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期243-251,共9页
花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力EC...
花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别要求,为移动端部署创造了条件。
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关键词
花椒
簇
识别
农业机器人
深度学习
目标检测
YOLO
v5
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职称材料
YOLOv8在自然场景下花椒识别中的应用
2
作者
吉娃阿英
何龙科
《中阿科技论坛(中英文)》
2024年第9期45-49,共5页
文章建立了自然场景下的花椒数据集并进行标注,针对NMS算法在花椒识别中的不足,提出一种基于预测框交集比的重叠预测框后处理方法。通过设置对比实验,对不同参数大小、交并比IoU阈值和置信度值对模型预测效果的影响进行验证发现,在不改...
文章建立了自然场景下的花椒数据集并进行标注,针对NMS算法在花椒识别中的不足,提出一种基于预测框交集比的重叠预测框后处理方法。通过设置对比实验,对不同参数大小、交并比IoU阈值和置信度值对模型预测效果的影响进行验证发现,在不改变网络结构的情况下,YOLOv8对自然场景下的花椒识别准确率达到87.8%;加入预测框交集比后处理方法后,识别准确率达92.4%,对花椒分布排列规整的测试数据集上的识别准确率达97%以上。研究结果表明,该方法可有效解决对同一花椒目标产生多个预测框的问题。
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关键词
YOLOv8
花椒识别
NMS
交集比
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职称材料
基于HSV模型与改进的OTSU算法花椒图像分割
被引量:
23
3
作者
齐锐丽
陈曼龙
+1 位作者
杨宗浩
丁敏
《中国农机化学报》
北大核心
2019年第11期155-160,共6页
为实现农业智能机器人对作业现场花椒的识别,提出了一种基于HSV模型与改进的Otsu算法相结合的图像分割方法:以现场图像的H分量图像作为处理样本,先采用中值滤波滤除噪声,再利用改进的Otsu算法进行阈值分割,达到对花椒目标辨识的目的。...
为实现农业智能机器人对作业现场花椒的识别,提出了一种基于HSV模型与改进的Otsu算法相结合的图像分割方法:以现场图像的H分量图像作为处理样本,先采用中值滤波滤除噪声,再利用改进的Otsu算法进行阈值分割,达到对花椒目标辨识的目的。通过对采摘现场成熟的大红袍花椒在顺光、背光、遮阴3种情况下采集的图像进行分割,结果表明:在顺光、背光、遮阴条件下,分割识别率分别为93.3%、90%、88.3%,且与传统的Otsu算法相比,图像分割时间缩短20%以上,为现场机器人花椒采摘识别提供了一种方法。
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关键词
花椒识别
图像分割
HSV模型
OTSU算法
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职称材料
题名
基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法
1
作者
黄华
张昊
胡晓林
聂兴毅
机构
兰州理工大学机电工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期243-251,共9页
基金
现代丝路寒旱农业发展资金项目(njyf2022-10)
国家自然科学基金项目(51965037)。
文摘
花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别要求,为移动端部署创造了条件。
关键词
花椒
簇
识别
农业机器人
深度学习
目标检测
YOLO
v5
Keywords
pepper cluster identification
agricultural robots
deep learning
target detection
YOLO v5
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
YOLOv8在自然场景下花椒识别中的应用
2
作者
吉娃阿英
何龙科
机构
西昌学院
出处
《中阿科技论坛(中英文)》
2024年第9期45-49,共5页
基金
四川省凉山州重点研发项目(21ZDYF0209)。
文摘
文章建立了自然场景下的花椒数据集并进行标注,针对NMS算法在花椒识别中的不足,提出一种基于预测框交集比的重叠预测框后处理方法。通过设置对比实验,对不同参数大小、交并比IoU阈值和置信度值对模型预测效果的影响进行验证发现,在不改变网络结构的情况下,YOLOv8对自然场景下的花椒识别准确率达到87.8%;加入预测框交集比后处理方法后,识别准确率达92.4%,对花椒分布排列规整的测试数据集上的识别准确率达97%以上。研究结果表明,该方法可有效解决对同一花椒目标产生多个预测框的问题。
关键词
YOLOv8
花椒识别
NMS
交集比
Keywords
YOLOv8
Sichuan pepper recognition
NMS
Intersection ratio
分类号
F424.3 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于HSV模型与改进的OTSU算法花椒图像分割
被引量:
23
3
作者
齐锐丽
陈曼龙
杨宗浩
丁敏
机构
陕西理工大学机械工程学院
陕西省工业自动化重点实验室
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2019年第11期155-160,共6页
基金
陕西省教育厅专项科学研究计划(18JK0145)
校级科研项目(209010396)
文摘
为实现农业智能机器人对作业现场花椒的识别,提出了一种基于HSV模型与改进的Otsu算法相结合的图像分割方法:以现场图像的H分量图像作为处理样本,先采用中值滤波滤除噪声,再利用改进的Otsu算法进行阈值分割,达到对花椒目标辨识的目的。通过对采摘现场成熟的大红袍花椒在顺光、背光、遮阴3种情况下采集的图像进行分割,结果表明:在顺光、背光、遮阴条件下,分割识别率分别为93.3%、90%、88.3%,且与传统的Otsu算法相比,图像分割时间缩短20%以上,为现场机器人花椒采摘识别提供了一种方法。
关键词
花椒识别
图像分割
HSV模型
OTSU算法
Keywords
Sichuan pepper recognition
image segmentation
HSV model
OTSU algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法
黄华
张昊
胡晓林
聂兴毅
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
YOLOv8在自然场景下花椒识别中的应用
吉娃阿英
何龙科
《中阿科技论坛(中英文)》
2024
下载PDF
职称材料
3
基于HSV模型与改进的OTSU算法花椒图像分割
齐锐丽
陈曼龙
杨宗浩
丁敏
《中国农机化学报》
北大核心
2019
23
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职称材料
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