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基于YOLOv8的猪只计数目标检测
1
作者 欧阳建权 唐欢容 鲁嘉雄 《湘潭大学学报(自然科学版)》 2025年第5期20-31,共12页
猪只计数是大规模养猪场在养殖过程中的一项非常重要的工作.在复杂的猪圈环境中,由于猪的应激反应和诸多的障碍物,想要进行准确且自动化的计数是一个非常困难的工作.该文提出了一种基于YOLOv8的猪只数量目标检测模型(SCS-YOLOv8),旨在... 猪只计数是大规模养猪场在养殖过程中的一项非常重要的工作.在复杂的猪圈环境中,由于猪的应激反应和诸多的障碍物,想要进行准确且自动化的计数是一个非常困难的工作.该文提出了一种基于YOLOv8的猪只数量目标检测模型(SCS-YOLOv8),旨在提高养殖场中猪只计数的准确性和效率.首先,该模型在第5层的C2f层融入Swin Transformer模块,增强模型的特征提取能力.同时,在第10层增加卷积块注意力模块(CBAM)注意力机制,增强模型对小目标和遮挡目标的检测能力,提升模型的鲁棒性.此外,还引入了简化的空间金字塔池化快速(SimSPPF)模块降低计算量,提高了推理速度,采用基于动态非单调聚焦机制的边界框回归(WIoU)损失函数更好地处理猪只的遮挡问题和目标较小的问题,提高模型在复杂场景下的检测性能,并结合软非极大值抑制方法(Soft-NMS)防止两个重合度过高的目标漏检.实验证明,该模型在自制数据集和科大讯飞公开数据集上均取得了优异的性能,其中在自有数据集上的mAP50-95值达到了77.2%,较初始YOLOv8x提高了4.8%,相较于其他YOLO模型都有不同程度的提升.同时该模型在科大讯飞的数据集上也有着不错的表现,证明了其良好的泛用性和鲁棒性. 展开更多
关键词 TRANSFORMER 猪只计数 CBAM simsppf Wiou Soft-NMS
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基于改进YOLOv5s实现岩石薄片中副矿物实时视觉识别与定位
2
作者 刘恒 王浩铮 +4 位作者 冯林峰 张易 郭杰 鱼晟林 李炳春 《成都理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期888-899,共12页
基于深度学习镜下矿物的识别研究中,前人主要针对颗粒较大的主要矿物开展识别研究,缺乏对具有重要意义且较小的副矿物识别的探讨。以三大岩类中常见的副矿物锆石为例,提出一种基于改进YOLOv5s实时识别薄片中锆石的方法。在YOLOv5s基础... 基于深度学习镜下矿物的识别研究中,前人主要针对颗粒较大的主要矿物开展识别研究,缺乏对具有重要意义且较小的副矿物识别的探讨。以三大岩类中常见的副矿物锆石为例,提出一种基于改进YOLOv5s实时识别薄片中锆石的方法。在YOLOv5s基础上引入改进后的高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和简化空间金字.塔池化(simplified spatial pyramid pooling-fast,SimSPPF)模块,运用构建的岩石薄片中的锆石数据集训练模型后,将获得的最佳训练权重文件结合MSS(multiple screen shots)等库实现对薄片中锆石实时识别与定位。经验证,本研究改进YOLOv5s模型的精确度、召回率和m AP50分别达到88%,82%,86%。因此,结合丰富的数据集,本文提出的改进后的YOLOv5s模型能够实现薄片中微小矿物的实时且较准确的识别。 展开更多
关键词 副矿物 锆石 深度学习 目标检测 改进YOLOv5s C3ECA simsppf
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基于改进YOLOv8n的轻量化柑橘成熟度检测 被引量：1
3
作者 肖阳 项明宇 李熹 《计算机系统应用》 2024年第11期202-208,共7页
为了实现柑橘采摘的智能化,果园环境中对柑橘快速而精准的识别成为关键.针对现有目标检测算法对环境的适应缺陷和效率低下的问题,提出一种基于YOLOv8n模型的轻量化柑橘成熟度检测算法YOLOv8n-CMD(YOLOv8n citrus maturity detection).首... 为了实现柑橘采摘的智能化,果园环境中对柑橘快速而精准的识别成为关键.针对现有目标检测算法对环境的适应缺陷和效率低下的问题,提出一种基于YOLOv8n模型的轻量化柑橘成熟度检测算法YOLOv8n-CMD(YOLOv8n citrus maturity detection).首先,优化backbone网络结构,提高小目标检测能力;其次,添加CBAM注意力机制,改善模型分类效果;然后,引入Ghost卷积,将YOLOv8原模型中的颈部C2f模块与Ghost结合,减少计算量和参数量;最后使用SimSPPF模块代替原网络金字塔池化层,提高模型检测效率.实验结果表明:YOLOv8n-CMD算法相较于原模型的模型参数量和计算量分别减少了31.8%和7.4%,精准度提高了3.0%,更适合果园环境下的柑橘检测研究. 展开更多
关键词 柑橘 果园环境 目标检测 小目标 CBAM GHOST simsppf
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基于全景图像的车位检测方法研究
4
作者 周晋伟 王建平 +4 位作者 阜远远 张太盛 方祥建 王嘉鑫 王天阳 《重庆科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期79-84,共6页
针对自动泊车过程中车位检测网络复杂、边缘部署困难等问题,提出了一种基于全景图像的车位检测方法。使用Ghost模块对参数进行量化处理;引入EIoU损失函数对检测尺度进行裁剪,以降低计算成本;添加SimSPPF模块替换SPPF模块,以提高计算效... 针对自动泊车过程中车位检测网络复杂、边缘部署困难等问题,提出了一种基于全景图像的车位检测方法。使用Ghost模块对参数进行量化处理;引入EIoU损失函数对检测尺度进行裁剪,以降低计算成本;添加SimSPPF模块替换SPPF模块,以提高计算效率和目标检测能力;对检测到的车位角点进行配对并推理出完整停车位。实验结果表明,该模型在保证检测精度的前提下大幅降低了网络复杂度,在检测性能和部署难度上优于以往常见方法。 展开更多
关键词 YOLOv5s 全景图像 车位检测 Ghost模块 simsppf模块
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