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1.
为提升果园自动采摘机器人的工作效率,提高对番茄果实识别的准确率,提出了一种基于改进YOLOv5的番茄识别检测算法。该识别检测算法以YOLOv5算法为基础,改进了原算法中颈部网络的BottleneckCSP模块,通过增加批归一化层与SiLU激活函数提升了网络对目标深层语义信息的提取能力;采用轻量级通用上采样算子CARAFE扩大感受野,减少漏检并保持轻量化;结合轻量化注意力机制SimAM为网络提供三维的注意力权重,过滤掉冗余信息,提高模型的准确性和鲁棒性;用SIoU替换CIoU损失函数,有效减少冗余框的同时加快了预测框的收敛和回归。研究结果表明,改进后算法对番茄目标检测的平均精度均值达到96.5%,比原始算法提高3.4%,对小番茄及番茄被遮挡时的漏检率也有效降低,且满足实时要求。 相似文献
2.
针对红外图像中行人检测算法准确率低、漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的红外行人目标检测方法。首先,利用Transformer编码结构替换C3模块中的Bottleneck结构,以加强检测网络的特征融合能力;其次,利用递归门控卷积gnConv对视觉感受野模块RFB进行改进,并在YOLOv5s头部检测网络前加入改进的RF-gnConv模块,以提高模型对各种复杂场景行人检测的适应力;最后,利用OTCBVS数据集对算法模型进行验证。结果显示：改进后的算法模型平均精度均值达到97.3%,检测速度为63帧/s,验证了改进算法对红外图像中行人检测的有效性。 相似文献
3.
针对传统PCB缺陷检测算法检测准确度低、实时性差等问题，提出一种改进的YOLOv5s网络PCB缺陷检测方法。针对缺陷特性，去除大目标的检测尺度，保留中小目标检测尺度；在网络模型末端用Transformer替代BottleneckCSP模块，提升了网络模型捕获目标特征的能力；结合坐标注意力模块，提升模型的性能并减少参数。以某PCB数据集为测试对象，结果表明，改进后的算法平均精度均值(mAP)达到99.04%,平均检测速度为19ms/帧，改进后的算法能够更加快速有效的检测出PCB缺陷。 相似文献
4.
目的:提高机械化采摘中番茄成熟度识别精确率。方法:以番茄果实为研究对象,先对图像进行预处理,再使用YOLOv5s算法对图像学习训练。结果:YOLOv5s算法整体识别精确率为95%,平均精度为97.6%。与其他检测算法进行对比,YOLOv5s算法检测效果最好。结论:此算法可以用于番茄果实机械化采摘,减少生产成本,降低劳动强度,提高作业效率。 相似文献
5.
《鸡西大学学报》2020,(3)
目前,在对道路车辆进行实时检测过程中还存在检测速度慢和小目标车辆漏检率高等问题。针对该问题,通过分析YOLOv3的网络结构,发现其残差块的结构较为简单,对于小目标车辆特征的提取不够丰富。为此借鉴FPN网络的结构特征,重新构造了特征金字塔模块替换原来的残差模块,并提出了结合FPN的改进YOLOv3模型。改进模型的网络层相较于之前具有更丰富的语义特征(即目标信息),有效的解决了顶层特征在不断卷积池化中可能忽略丢失小目标信息的问题。实验结果表明:改进后的网络结构模型在综合性能上有着一定的提升,其中检测精度较原有YOLO算法提升了5个百分点,此外召回率也从原有的83%提升至89%,召回率提升较为明显,速度方面也能达到实时性检测的要求。 相似文献
6.
声纳图像目标检测在水下救援和资源勘探中具有重要意义。传统的声纳目标检测技术存在智能化程度低、鲁棒性差、实时性差、识别精度低等问题。尽管许多基于卷积神经网络的目标检测算法在自然图像中取得了很大的成功。然而,对于水下声纳图像来说,海底混响噪声干扰、前景目标区域像素占比低、成像分辨率差等问题对实现准确的水下目标检测提出了相当大的挑战。为了解决这些问题,文章基于YOLOv5目标检测模型提出了一种新的声纳图像目标检测器。首先,在原有Backbone的基础上基于多头注意力机制引入C3MHSA模块和SE注意机制,提高模型的收敛性和提取目标形状和空间有效特征的能力。此外,在Backbone中加入RFB模块,提高网络在高感受野存在的情况下学习重要信息的能力。实验结果表明,改进后的Yolov5网络的m AP@0.5值为98.9%,较原始YOLOv5模型有了全面大幅提升,明显优于现有方法。 相似文献
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由于光照变化、物体遮挡和复杂背景条件等众多因素的影响,目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。首先对视频目标检测算法中的孪生网络系列算法进行分析比较;然后将孪生网络与深度学习相结合,提出并构建全新的孪生网络跟踪器;最后将视频输入到设计好的孪生网络跟踪器中,通过网络对每一帧图像中物体的类别与位置进行准确地实时框选标注。分别将该算法和当前广泛应用的YOLOv3算法在OTB数据集上进行验证测试。测试数据表明:该算法的视频目标检测成功率和准确率均优于YOLOv3算法。 相似文献
8.
针对现有道路表观病害检测识别精度低、漏判、误检率高的问题,提出了一种改进的道路表观病害检测高精度识别模型(improved pavement detection-YOLOv5, IPD-YOLOv5)。在YOLOv5的主干特征提取网络中添加由不同空洞卷积组成的ASPP模块,引入SE-Net注意力机制以加强算法从裂缝图像中提取不同尺度特征的能力,实现多尺度特征图的有效融合。结果表明：较传统检测算法,所提的IPD-YOLOv5模型在道路裂缝病害检测上的识别精度最高,其中平均精度比未改进的YOLOv5算法提高了7.47%,漏判率降低了10.29%。 相似文献
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在草莓生长过程中，遭受病虫害种类多且自然背景下难以被准确识别，就此提出一种基于AM-YOLOX草莓病虫害检测算法。该方法以YOLOX-s模型为基础，在网络的不同位置，根据不同注意力机制的作用，融合多种不同的注意力机制，使网络模型能更有效地学习和融合图像特征；引入CIoU目标回归损失函数，提高网络对草莓病虫害的定位精度；在训练阶段，使用Mosaic和Mixup算法进行数据增强，使得网络面对复杂环境有更好的鲁棒性。实验结果表明，AM-YOLOX对7种草莓病虫害的检测有着优异的综合表现，并能最大程度地避免病虫害的误检和漏检。 相似文献
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针对复杂水面环境下的船舶目标检测问题,运用融合图像显著性的YOLOv3船舶目标检测改进算法以提高检测能力。该算法基于Darknet-53网络模型,根据水上船舶特点,融合非极大值抑制算法Soft-NMS和显著性检测算法FT思想,进一步优化最终检测以达到更准确的效果。用Soft-NMS算法替换原有NMS算法,使得算法对小目标和重叠目标检测效果明显提升。融入FT算法对船舶图像局部细节作进一步细化,使得包围盒回归更加准确。在建立的数据集上进行训练与测试,实验结果表明,改进方法比原始方法准确率提高4%,达97%,检测速度提高10帧/s,达30帧/s,表明改进算法有效提高了船舶目标检测精度,且加快了检测速度。 相似文献
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目的:探究机器视觉技术在母猪行为识别中的应用,以及提高遮挡情况下的识别精度。方法:本研究基于YOLOv5s算法,针对母猪的站、坐、躺、爬、趴等5种行为,建立母猪行为识别模型。通过使用图像处理技术优化训练数据集,识别模型添加CBAM注意力模块,提高对被遮挡母猪行为的检测精度,最终实现复杂环境下母猪的行为识别,为判断母猪当前状态提供参考。结果:经过优化与反复训练,模型最终检测的精度值较高,达到97.58%,召回率为89.69%,单张图片识别时间约为0.047 s,精确度比未优化前提升了1.23%。结论:应用YOLOv5s可实现母猪的行为识别,且准确率较高,识别时间较短,识别结果与人工识别结果基本一致,符合猪场实际的养殖要求。 相似文献
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针对行人目标检测任务中目标检测速度慢及小目标难以检测的问题,提出一种融合CBAM注意力机制的YOLOv3多尺度目标检测模型.该算法首先以YOLOv3为基础网络进行特征提取,然后在YOLOv3的多尺度特征融合层新增一个两倍下采样特征图,用于补充小目标特征信息,最后在YOLOv3的各尺度特征图融合后加入卷积注意力模型(CB... 相似文献
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为对处于复杂环境中的变电站指针式仪表进行示数识别,提出一种基于深度学习的指针式仪表示数识别方法.首先使用目标检测算法YOLOv3检测图片中仪表和仪表刻度值的位置,并使用基于LeNet-5网络的字符识别算法识别刻度数值;然后使用语义分割算法DeepLabv3+分割出仪表指针区域;最后使用角度法读取仪表示数.实验结果表明,... 相似文献
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为解决传统人工图像处理方法在农村公路路面病害检测中存在的效率低、结果不客观、大量数据无法及时处理等问题,考虑农村公路路段分布特征,集成ResNet50路面分类和改进的YOLOv5裂缝检测算法,提出了一种农村水泥路面裂缝智能检测方法.利用不同训练策略、不同网络深度进行对比,构建了基于ResNet50的路面高效分类模型,实现农村公路水泥和沥青路面的自动判别.创建了包含18 028张农村公路水泥路面裂缝图片的检测数据集,开展单阶段和两阶段目标检测算法对比试验研究,获得兼顾检测精度和效率的优选检测算法.在优选算法中融入自适应空间特征融合策略和优化回归损失函数,有效解决了图像中多尺度裂缝漏检问题,并进一步提高了整体检测精度.应用所提集成方法对农村公路水泥路面进行现场实测,结果表明路面类型分类准确率为98.4%,裂缝检测准确率为93.0%,表明所提方法能够准确高效地运用于农村公路水泥路面裂缝检测. 相似文献
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汽车车门装配工作已实现流水线式的自动装配,但对于门板零件装配是否到位目前并无有效方案。针对此情况提出了一种基于YOLOv5网络优化的汽车门板装配检测网络,该网络实现对螺钉、焊点、扣件三类装配工艺的检测,可检测在相应装配点位上是否已正确安装。为提高对各装配件装配情况的检测精度,在YOLOv5网络中的卷积模块增加注意力机制,增强主干网络对于高频主干网络的特征学习;其次对原网络中的SPPF感受野扩展模块采用空洞卷积组构造不同大小的感受野范围丰富特征信息,并采用最大值池化层将对特征图中的高频特征信息进行增强,抑制背景噪声的干扰。经试验测试,优化后的网络相比于优化前的精确率(Precision)指标提升2.1%达97.4%,召回率(Recall)指标提升8.4%达97.0%,平均精度均值(mAP)指标提升5.9%达98.1%,有一定的实用性。 相似文献
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以KR5ARC型机器人为研究对象,建立机器人杆件坐标系,获得相应的结构参数和运动参数;利用MATLAB/SimMechanics模块建立机器人的仿真模型,并进行了一定的运动学分析;设定机器人的运行轨迹,并在MATLAB环境下编程,通过MATLAB程序的循环求解,自行求得机器人各关节转动角度的最优解,并对机器人轨迹规划进行仿真。通过仿真模型末端的传感器模块和轨迹模块,获得末端执行器和各关节运动的各种数据,为工程人员控制分析机器人提供一种有效的手段。 相似文献
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针对室内疏散引导员需要选择一条畅通路径的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3算法的室内临时障碍物检测方法,监控疏散通道中的实时状态.首先引入注意力机制同时缩减网络结构对YOLOv3算法中的特征提取网络进行改进,其次采用双向连接金字塔和适应性卷积检测方式对YOLOv3算法中的特征检测网络进行改进.实验结果表明,改进的Y... 相似文献