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基于无人机视频影像的油菜苗检测与计数
被引量：
4
1
作者
黄小毛
张维
+3 位作者
邱天
朱耀宗
徐世兴
李文成
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期147-156,共10页
针对油菜生长早期传统人工苗情调查方法效率低、主观意识强,不能满足大面积或经常性高精度苗期调查作业需求的问题,该研究基于无人机影像及机器学习技术,提出一种油菜苗视频流检测模型及计数方法。通过对YOLO系列基础模型添加多头自注意...
针对油菜生长早期传统人工苗情调查方法效率低、主观意识强,不能满足大面积或经常性高精度苗期调查作业需求的问题,该研究基于无人机影像及机器学习技术,提出一种油菜苗视频流检测模型及计数方法。通过对YOLO系列基础模型添加多头自注意力,用BasicRFB(basic receptive field block)模块替换原有的空间池化结构(spatial pyramid pooling-fast,SPPF)模块,并对Neck部分添加一维卷积及更换下采样方式等,进一步结合DeepSORT(deep simple online and real-time tracking)算法和越线计数技术实现对油菜苗的数量统计。算例测试结果表明,改进后YOLOv5s的交并比阈值0.50的平均精度均值达到93.1%,交并比阈值0.50~0.95的平均精度均值达到了67.5%,明显优于Faster RCNN、SSD和YOLOX等其他经典目标检测算法,交并比阈值0.50的平均精度均值分别高出14.82、26.37和3.3个百分点,交并比阈值0.50~0.95的平均精度均值分别高出25.7、33.9和6.7个百分点。油菜苗计数试验结果表明,离线视频计数时,在合理的种植密度区间内,所提算法的油菜苗计数精度平均达到93.75%,平均计数效率为人工计数的9.54倍;在线实时计数时,在不同天气情况下,计数平台的油菜苗计数精度最大相差1.87个百分点,具有良好的泛化性,满足油菜苗计数实时性要求。
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关键词
无人机
深度学习
油菜苗
离线视频计数
在线实时
计数
YOLO
DeepSORT
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题名
基于无人机视频影像的油菜苗检测与计数
被引量：
4
1
作者
黄小毛
张维
邱天
朱耀宗
徐世兴
李文成
机构
华中农业大学工学院
农业农村部长江中下游农业装备重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期147-156,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52075211)
国家重点研发计划(2021YFD1600503)
中央高校基本科研业务费专项(2662023GXPY002)。
文摘
针对油菜生长早期传统人工苗情调查方法效率低、主观意识强,不能满足大面积或经常性高精度苗期调查作业需求的问题,该研究基于无人机影像及机器学习技术,提出一种油菜苗视频流检测模型及计数方法。通过对YOLO系列基础模型添加多头自注意力,用BasicRFB(basic receptive field block)模块替换原有的空间池化结构(spatial pyramid pooling-fast,SPPF)模块,并对Neck部分添加一维卷积及更换下采样方式等,进一步结合DeepSORT(deep simple online and real-time tracking)算法和越线计数技术实现对油菜苗的数量统计。算例测试结果表明,改进后YOLOv5s的交并比阈值0.50的平均精度均值达到93.1%,交并比阈值0.50~0.95的平均精度均值达到了67.5%,明显优于Faster RCNN、SSD和YOLOX等其他经典目标检测算法,交并比阈值0.50的平均精度均值分别高出14.82、26.37和3.3个百分点,交并比阈值0.50~0.95的平均精度均值分别高出25.7、33.9和6.7个百分点。油菜苗计数试验结果表明,离线视频计数时,在合理的种植密度区间内,所提算法的油菜苗计数精度平均达到93.75%,平均计数效率为人工计数的9.54倍;在线实时计数时,在不同天气情况下,计数平台的油菜苗计数精度最大相差1.87个百分点,具有良好的泛化性,满足油菜苗计数实时性要求。
关键词
无人机
深度学习
油菜苗
离线视频计数
在线实时
计数
YOLO
DeepSORT
Keywords
UAV
deep learning
rapeseed seedling
offline video counting
online real-time counting
YOLO
DeepSORT
分类号
S252 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于无人机视频影像的油菜苗检测与计数
黄小毛
张维
邱天
朱耀宗
徐世兴
李文成
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
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