近年来,由于基于图像识别的粉尘检测方法不存在安装和检测范围局限性等问题,因此得到了充分重视和发展,但现有方法实时性和准确性仍需提升。为此,提出了一种基于改进YOLOv5算法的粉尘图像检测方法。首先,对现有YOLOv5算法主干网络以及N...近年来,由于基于图像识别的粉尘检测方法不存在安装和检测范围局限性等问题,因此得到了充分重视和发展,但现有方法实时性和准确性仍需提升。为此,提出了一种基于改进YOLOv5算法的粉尘图像检测方法。首先,对现有YOLOv5算法主干网络以及Neck网络进行改进,将轻量化网络GhostNet替换原有主干网络,以降低网络参数,再输出3个特征层;然后,针对主干网络输出的3个特征层,施加注意力机制CA,增加网络精度;最后,设计消融实验和对比实验验证改进算法的有效性。结果表明:改进算法的平均检测精度mAP(mean Average Precision)能达到92.11%,检测速度达37帧/s。展开更多
传统松科球果采摘面临效率低、风险高和成本不可控等挑战,针对自动化松科球果采摘对果实的实时识别与定位问题,提出改进的YOLOv5s-7.0(You Only Look Once)目标检测模型,基于此模型,构建基于双目深度相机的松科球果检测与定位网络。为...传统松科球果采摘面临效率低、风险高和成本不可控等挑战,针对自动化松科球果采摘对果实的实时识别与定位问题,提出改进的YOLOv5s-7.0(You Only Look Once)目标检测模型,基于此模型,构建基于双目深度相机的松科球果检测与定位网络。为提高目标检测精度及效率,对YOLOv5s模型进行改进,将部分卷积PConv嵌入到模型的颈部网络neck多分枝堆叠结构中,面对松科球果的复杂场景增强对稀疏特征的处理能力,提升鲁棒性,减轻特征信息的冗余。在骨干网络backbone的深层及backbone与neck的连接处嵌入简单注意力机制SimAM,在不引入过多参数的基础上优化模型复杂背景下特征提取能力和信息传递的有效性。为满足高效率检测定位,基于双目深度相机测距原理和改进的YOLOv5s模型搭建目标检测及实时定位代码,通过深度匹配,构建松科球果检测与定位系统。根据构建的大兴安岭樟子松球果与小兴安岭红松球果数据集,改进后YOLOv5s模型目标检测精确率达96.8%,召回率和平均精度分别达94%、96.3%,松科球果检测与定位系统在x轴、y轴、z轴的平均绝对误差分别为0.644、0.620、0.740 cm,顺、侧、逆光照下定位试验成功率93.3%,暗光下定位成功率83.3%,视场角等其他性能符合松科球果采摘需求。研究提出的松科球果检测与定位系统为机械化采摘的实时目标检测与定位问题提供可靠的解决方案。展开更多
文摘近年来,由于基于图像识别的粉尘检测方法不存在安装和检测范围局限性等问题,因此得到了充分重视和发展,但现有方法实时性和准确性仍需提升。为此,提出了一种基于改进YOLOv5算法的粉尘图像检测方法。首先,对现有YOLOv5算法主干网络以及Neck网络进行改进,将轻量化网络GhostNet替换原有主干网络,以降低网络参数,再输出3个特征层;然后,针对主干网络输出的3个特征层,施加注意力机制CA,增加网络精度;最后,设计消融实验和对比实验验证改进算法的有效性。结果表明:改进算法的平均检测精度mAP(mean Average Precision)能达到92.11%,检测速度达37帧/s。
文摘传统松科球果采摘面临效率低、风险高和成本不可控等挑战,针对自动化松科球果采摘对果实的实时识别与定位问题,提出改进的YOLOv5s-7.0(You Only Look Once)目标检测模型,基于此模型,构建基于双目深度相机的松科球果检测与定位网络。为提高目标检测精度及效率,对YOLOv5s模型进行改进,将部分卷积PConv嵌入到模型的颈部网络neck多分枝堆叠结构中,面对松科球果的复杂场景增强对稀疏特征的处理能力,提升鲁棒性,减轻特征信息的冗余。在骨干网络backbone的深层及backbone与neck的连接处嵌入简单注意力机制SimAM,在不引入过多参数的基础上优化模型复杂背景下特征提取能力和信息传递的有效性。为满足高效率检测定位,基于双目深度相机测距原理和改进的YOLOv5s模型搭建目标检测及实时定位代码,通过深度匹配,构建松科球果检测与定位系统。根据构建的大兴安岭樟子松球果与小兴安岭红松球果数据集,改进后YOLOv5s模型目标检测精确率达96.8%,召回率和平均精度分别达94%、96.3%,松科球果检测与定位系统在x轴、y轴、z轴的平均绝对误差分别为0.644、0.620、0.740 cm,顺、侧、逆光照下定位试验成功率93.3%,暗光下定位成功率83.3%,视场角等其他性能符合松科球果采摘需求。研究提出的松科球果检测与定位系统为机械化采摘的实时目标检测与定位问题提供可靠的解决方案。
