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CSD-YOLOv8s:基于无人机图像的密集小目标羊只检测模型
1
作者
翁智
刘海鑫
郑志强
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024年第4期42-52,共11页
[目的/意义]天然牧场下放牧牲畜数量的准确检测是规模化养殖场改造升级的关键。为满足规模化养殖场对大批羊群实现精准实时的检测需求,提出一种高精度、易部署的小目标检测模型CSD-YOLOv8s (CBAM SPPFCSPC DSConv-YOLOv8s),实现无人机...
[目的/意义]天然牧场下放牧牲畜数量的准确检测是规模化养殖场改造升级的关键。为满足规模化养殖场对大批羊群实现精准实时的检测需求,提出一种高精度、易部署的小目标检测模型CSD-YOLOv8s (CBAM SPPFCSPC DSConv-YOLOv8s),实现无人机高空视角下小目标羊只个体的实时检测。[方法]首先,使用无人机获取天然草原牧场中包含不同背景及光照条件下的羊群视频数据并与下载的部分公开数据集共同构成原始图像数据。通过数据清洗和标注整理生成羊群检测数据集。其次,为解决羊群密集和相互遮挡造成的羊只检测困难问题,基于YOLO (You Only Look Once) v8模型构建具有跨阶段局部连接的SPPFCSPC (Spatial Pyramid Pooling Fast-CSPC)模块,提升网络特征提取和特征融合能力,增强模型对小目标羊只的检测性能。在模型的Neck部分引入了卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),从通道和空间两个维度增强网络的抗干扰能力,提升网络对复杂背景的抑制能力,进一步提高对密集羊群的检测性能。最后,为提升模型的实时性和可部署性,将Neck网络的标准卷积改为具有可变化内核的轻量卷积C2f_DS (C2f-DSConv)模块,减小了模型的参数量并提升了模型的检测速度。[结果和讨论]与YOLO、Faster R-CNN (Faster Regions with Convolutional Neural Networks)及其他经典网络模型相比,改进后的CSD-YOLOv8s模型在检测速度和模型大小相当的情况下,在羊群检测任务中具有更高的检测精度。Precision达到95.2%,mAP达到93.1%,FPS (Frames Per Second)达到87 f/s,并对不同遮挡程度的羊只目标具有较强的鲁棒性,有效解决了无人机检测任务中因羊只目标小、背景噪声大、密集程度高导致羊群漏检和误检严重的问题。公开数据集验证结果表明,提出的模型对其他不同物体的检测精度均有所提高,特别是在羊只检测方面,检测精度提升了9.7%。[结论]提出的CSD-YOLOv8s在无人机图像中更精准地检测草原放牧牲畜,对不同程度的聚集和遮挡目标实现精准检测,且具有较好的实时性,为养殖场大规模畜禽检测提供了技术支撑,具有广泛的应用潜力。
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关键词
羊只检测
YOLOv8
小目标
SPPFCSPC
注意力机制
深度可分离卷积
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职称材料
题名
CSD-YOLOv8s:基于无人机图像的密集小目标羊只检测模型
1
作者
翁智
刘海鑫
郑志强
机构
内蒙古大学电子信息工程学院
内蒙古大学草原家畜生殖调控与繁育国家重点实验室
出处
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024年第4期42-52,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61966026)
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划(NJYT23063)。
文摘
[目的/意义]天然牧场下放牧牲畜数量的准确检测是规模化养殖场改造升级的关键。为满足规模化养殖场对大批羊群实现精准实时的检测需求,提出一种高精度、易部署的小目标检测模型CSD-YOLOv8s (CBAM SPPFCSPC DSConv-YOLOv8s),实现无人机高空视角下小目标羊只个体的实时检测。[方法]首先,使用无人机获取天然草原牧场中包含不同背景及光照条件下的羊群视频数据并与下载的部分公开数据集共同构成原始图像数据。通过数据清洗和标注整理生成羊群检测数据集。其次,为解决羊群密集和相互遮挡造成的羊只检测困难问题,基于YOLO (You Only Look Once) v8模型构建具有跨阶段局部连接的SPPFCSPC (Spatial Pyramid Pooling Fast-CSPC)模块,提升网络特征提取和特征融合能力,增强模型对小目标羊只的检测性能。在模型的Neck部分引入了卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),从通道和空间两个维度增强网络的抗干扰能力,提升网络对复杂背景的抑制能力,进一步提高对密集羊群的检测性能。最后,为提升模型的实时性和可部署性,将Neck网络的标准卷积改为具有可变化内核的轻量卷积C2f_DS (C2f-DSConv)模块,减小了模型的参数量并提升了模型的检测速度。[结果和讨论]与YOLO、Faster R-CNN (Faster Regions with Convolutional Neural Networks)及其他经典网络模型相比,改进后的CSD-YOLOv8s模型在检测速度和模型大小相当的情况下,在羊群检测任务中具有更高的检测精度。Precision达到95.2%,mAP达到93.1%,FPS (Frames Per Second)达到87 f/s,并对不同遮挡程度的羊只目标具有较强的鲁棒性,有效解决了无人机检测任务中因羊只目标小、背景噪声大、密集程度高导致羊群漏检和误检严重的问题。公开数据集验证结果表明,提出的模型对其他不同物体的检测精度均有所提高,特别是在羊只检测方面,检测精度提升了9.7%。[结论]提出的CSD-YOLOv8s在无人机图像中更精准地检测草原放牧牲畜,对不同程度的聚集和遮挡目标实现精准检测,且具有较好的实时性,为养殖场大规模畜禽检测提供了技术支撑,具有广泛的应用潜力。
关键词
羊只检测
YOLOv8
小目标
SPPFCSPC
注意力机制
深度可分离卷积
Keywords
sheep detection
YOLOv8
small target
SPPFCSPC
attention mechanism
depthwise separable convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S826 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CSD-YOLOv8s:基于无人机图像的密集小目标羊只检测模型
翁智
刘海鑫
郑志强
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2024
0
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