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无人机图像中耕期甘蔗植株检测计数方法——基于改进YOLOv5s
1
作者
李尚平
唐丹
+1 位作者
文春明
李凯华
《农机化研究》
北大核心
2025年第10期138-145,共8页
以中耕期甘蔗作物的无人机图像为研究对象,针对植株叶片互相遮挡、目标粘连和背景信息复杂等问题,设计了一种基于改进YOLOv5s的甘蔗检测计数模型。首先,通过在网络中使用基于归一化的注意力模块,加强对图像中中耕期甘蔗植株的特征学习...
以中耕期甘蔗作物的无人机图像为研究对象,针对植株叶片互相遮挡、目标粘连和背景信息复杂等问题,设计了一种基于改进YOLOv5s的甘蔗检测计数模型。首先,通过在网络中使用基于归一化的注意力模块,加强对图像中中耕期甘蔗植株的特征学习和特征提取,并且减弱与甘蔗植株相似的蔗地杂草背景对检测效果的干扰。其次,原始YOLOv5s网络中的耦合头替换为改进过的高效解耦头,用以进行分类和回归分支的解耦计算,提升甘蔗植株检测模型的性能。最后,更改边界框损失函数为动态非单调聚焦机制WIoU,提高模型收敛速度。同时,采用多尺度训练在一定程度上提高改进模型对物体大小的鲁棒性,最终使模型可以输入任意大小的图片。试验结果表明:改进的YOLOv5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为97.72%、91.7%和96.2%,较原始YOLOv5s模型分别提高3.82、4.5、2.5个百分点。统计表明:测试集的30幅甘蔗图像中,甘蔗植株真实值为1104,改进YOLOv5s模型生成的甘蔗植株数为1086,漏检个数为18,漏检率为1.6%,改进模型对无人机图像中的甘蔗植株计数误差较小,可为甘蔗的检测计数、长势评估提供技术支撑。
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关键词
甘蔗计数
无人机
图像处理
YOLOv5s
解耦头
归一化
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题名
无人机图像中耕期甘蔗植株检测计数方法——基于改进YOLOv5s
1
作者
李尚平
唐丹
文春明
李凯华
机构
广西民族大学电子信息学院
广西高校智慧无人系统与智能装备重点实验室
出处
《农机化研究》
北大核心
2025年第10期138-145,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52165009)。
文摘
以中耕期甘蔗作物的无人机图像为研究对象,针对植株叶片互相遮挡、目标粘连和背景信息复杂等问题,设计了一种基于改进YOLOv5s的甘蔗检测计数模型。首先,通过在网络中使用基于归一化的注意力模块,加强对图像中中耕期甘蔗植株的特征学习和特征提取,并且减弱与甘蔗植株相似的蔗地杂草背景对检测效果的干扰。其次,原始YOLOv5s网络中的耦合头替换为改进过的高效解耦头,用以进行分类和回归分支的解耦计算,提升甘蔗植株检测模型的性能。最后,更改边界框损失函数为动态非单调聚焦机制WIoU,提高模型收敛速度。同时,采用多尺度训练在一定程度上提高改进模型对物体大小的鲁棒性,最终使模型可以输入任意大小的图片。试验结果表明:改进的YOLOv5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为97.72%、91.7%和96.2%,较原始YOLOv5s模型分别提高3.82、4.5、2.5个百分点。统计表明:测试集的30幅甘蔗图像中,甘蔗植株真实值为1104,改进YOLOv5s模型生成的甘蔗植株数为1086,漏检个数为18,漏检率为1.6%,改进模型对无人机图像中的甘蔗植株计数误差较小,可为甘蔗的检测计数、长势评估提供技术支撑。
关键词
甘蔗计数
无人机
图像处理
YOLOv5s
解耦头
归一化
Keywords
sugarcane counting
UAV
image processing
YOLOv5s
decoupled head
normalize
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
无人机图像中耕期甘蔗植株检测计数方法——基于改进YOLOv5s
李尚平
唐丹
文春明
李凯华
《农机化研究》
北大核心
2025
0
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