基于卷积神经网络的田间麦穗检测方法研究
文献类型: 中文期刊
第一作者: 张合涛
作者: 张合涛;赵春江;王传宇;郭新宇;李大壮;苟文博
作者机构:
关键词: 小麦麦穗;卷积神经网络;特征提取;特征融合;损失函数;麦穗识别检测模型
期刊名称: 麦类作物学报
ISSN:
年卷期: 2023 年 006 期
页码: 798-807
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 为提高卷积神经网络对麦穗的识别检测精度,在YOLOv5检测模型基础上提出改进的识别检测模型YOLOv5-αTB,在特征提取网络末端部分加入Transformer模块,强化特征提取网络对小麦麦穗图像的颜色、纹理、几何等特征的提取,在特征融合部分将路径聚合网络(path aggregation network, PANet)替换成加权双向特征金字塔(bidirectional feature pyramid network, BiFPN),进一步优化多尺度特征的融合。针对边界框回归损失函数的计算方式IoU的局限性,引入了α-CIoU加强了边界框回归的效果。利用YOLOv5-αTB检测模型在测试集上得到的精确度(precision)、召回率(recall)和平均精度(average precision, AP)分别是99.95%、81.86%和88.64%,在平均精度上相比于传统的YOLOv5模型提升2.92个百分点。该模型检测统计麦穗数量对比人工计数结果,识别检测精度约为97.00%。
分类号: S512.1%TP391.41%TP183
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