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基于YOLO V7及TSM模型的橘小实蝇梳理行为检测与识别
被引量：
1
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作者
刘虎
詹炜
+3 位作者
何章章
汤建涛
姜振宇
孙泳
《昆虫学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期787-796,共10页
【目的】昆虫梳理行为的统计分析和研究对害虫控制和人类健康非常重要,针对传统的人工记录梳理行为的方法费时费力且易出错,提出了一种基于计算机视觉和深度学习的橘小实蝇Bactrocera dorsalis梳理行为检测和识别方法。【方法】首先将...
【目的】昆虫梳理行为的统计分析和研究对害虫控制和人类健康非常重要,针对传统的人工记录梳理行为的方法费时费力且易出错,提出了一种基于计算机视觉和深度学习的橘小实蝇Bactrocera dorsalis梳理行为检测和识别方法。【方法】首先将橘小实蝇视频数据进行图像处理得到帧图像,筛选其中3000张图像作为训练数据集;建立YOLO V7目标检测算法来检测视频数据中的橘小实蝇目标个体,框选中目标后通过视频处理算法进行裁剪;最后通过迁移学习方法将预训练权重迁移到训练模型中,利用基于非局部注意力改进的时间转换模块(temporal shift module,TSM)深度学习模型识别橘小实蝇的7种梳理行为(前足梳理、头部梳理、前中足梳理、中后足梳理、后足梳理、翅梳理以及静止)。【结果】橘小实蝇原始视频数据集通过YOLO V7目标检测算法训练的准确率为99.2%,召回率为99.1%。本研究算法处理后的视频数据集通过基于非局部注意力模块改进的TSM模型识别和统计梳理行为,最终平均准确率达到了97%以上,标准偏差低于3%。与其他4种深度学习模型(I3D,R2+1D,SlowFast和Timesformer)对比,本研究方法的准确率最高提升了9.76%,保证了橘小实蝇梳理行为检测和识别的准确率和正确性。【结论】本研究提出的方法大大减少了人工观察的时间,同时保证了橘小实蝇梳理行为识别的准确性,为研究昆虫行为提供了新的思路和方法,为智慧农业的现代化发展添砖加瓦。
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关键词
橘小实蝇
梳理行为
目标检测
行为识别
深度学习
tsm模型
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职称材料
题名
基于YOLO V7及TSM模型的橘小实蝇梳理行为检测与识别
被引量：
1
1
作者
刘虎
詹炜
何章章
汤建涛
姜振宇
孙泳
机构
长江大学计算机科学学院
长江大学农学院
荆州市鹰拓科技有限公司
出处
《昆虫学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期787-796,共10页
基金
国家自然科学基金项目(62276032)。
文摘
【目的】昆虫梳理行为的统计分析和研究对害虫控制和人类健康非常重要,针对传统的人工记录梳理行为的方法费时费力且易出错,提出了一种基于计算机视觉和深度学习的橘小实蝇Bactrocera dorsalis梳理行为检测和识别方法。【方法】首先将橘小实蝇视频数据进行图像处理得到帧图像,筛选其中3000张图像作为训练数据集;建立YOLO V7目标检测算法来检测视频数据中的橘小实蝇目标个体,框选中目标后通过视频处理算法进行裁剪;最后通过迁移学习方法将预训练权重迁移到训练模型中,利用基于非局部注意力改进的时间转换模块(temporal shift module,TSM)深度学习模型识别橘小实蝇的7种梳理行为(前足梳理、头部梳理、前中足梳理、中后足梳理、后足梳理、翅梳理以及静止)。【结果】橘小实蝇原始视频数据集通过YOLO V7目标检测算法训练的准确率为99.2%,召回率为99.1%。本研究算法处理后的视频数据集通过基于非局部注意力模块改进的TSM模型识别和统计梳理行为,最终平均准确率达到了97%以上,标准偏差低于3%。与其他4种深度学习模型(I3D,R2+1D,SlowFast和Timesformer)对比,本研究方法的准确率最高提升了9.76%,保证了橘小实蝇梳理行为检测和识别的准确率和正确性。【结论】本研究提出的方法大大减少了人工观察的时间,同时保证了橘小实蝇梳理行为识别的准确性,为研究昆虫行为提供了新的思路和方法,为智慧农业的现代化发展添砖加瓦。
关键词
橘小实蝇
梳理行为
目标检测
行为识别
深度学习
tsm模型
Keywords
Bactrocera dorsalis
grooming behavior
object detection
behavior recognition
deep learning
tsm
model
分类号
Q968 [生物学—昆虫学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于YOLO V7及TSM模型的橘小实蝇梳理行为检测与识别
刘虎
詹炜
何章章
汤建涛
姜振宇
孙泳
《昆虫学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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