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基于改进YOLOv4模型的番茄成熟度检测方法被引量：7: 1; 作者吕金锐付燕 +2 位作者倪美玉曹为刚杜子涛《食品与机械》 CSCD 北大核心 2023年第9期134-139,共6页; 目的:解决现有番茄成熟度检测方法存在的检测精度低和模型参数量多等问题。方法:基于番茄图像采集系统,提出了一种改进的YOLOv4模型用于番茄成熟度自动检测。将轻量级网络MobileNetv3网络引入模型替换CSPDarkNet53网络,降低模型复杂度。... 展开更多; 关键词番茄成熟度 yolov4模型 MobileNetv3网络注意力机制CBAM 平均池化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv4模型的群养生猪姿态检测被引量：3: 2; 作者李斌刘东阳 +4 位作者时国龙慕京生徐浩然辜丽川焦俊《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期215-225,共11页; 为了提升猪舍环境下生猪姿态检测的速度和性能,在YOLOv4模型的基础上提出一种改进的Mini_YOLOv4模型。首先,该模型将YOLOv4的特征提取网络改为轻量级的MobileNetV3网络结构,以降低模型参数量;其次,在检测网络的CBL_block1、CBL_block2... 展开更多; 关键词 yolov4模型 MobileNetV3网络生猪姿态检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种轻量化YOLOv4的遥感影像桥梁目标检测算法被引量：3: 3; 作者余培东王鑫 +2 位作者江刚武刘建辉徐佰祺《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2022年第2期59-64,共6页; 深度学习技术发展迅速,在目标检测中表现出良好的适应性。针对YOLOv4算法在遥感影像桥梁目标检测任务中的检测效率较低和模型轻量化不足问题,使用轻量化的MobileNetv3骨干网络替换原始CSPDarkNet53骨干网络,将传统卷积层替换为深度超参... 展开更多; 关键词桥梁目标检测 yolov4算法 MobileNetv3算法深度超参数化卷积轻量化模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的绝缘子缺失检测方法研究被引量：11: 4; 作者乔路丽蔺雨桐 +2 位作者李静管宽岐张楠楠《电网与清洁能源》北大核心 2022年第10期44-50,共7页; 绝缘子缺陷严重影响输电线路安全,航拍图像绝缘子缺失的有效识别是无人机线路巡检。提出一种轻量级网络的绝缘子缺失检测模型,使用轻量级网络MobileNetV3替换YOLOv4模型的CSPDarknet53网络。以分割性能和计算速度为判据,综合分析比较了Y... 展开更多; 关键词绝缘子缺失检测深度学习轻量型网络 yolov4-mobilenetv3模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv4模型的番茄成熟度检测方法被引量：7: 1; 作者吕金锐付燕倪美玉曹为刚杜子涛; 机构太原城市职业技术学院西安科技大学浙江金华科贸职业技术学院河北工业大学; 出处《食品与机械》 CSCD 北大核心 2023年第9期134-139,共6页; 基金山西省重点研发计划项目(编号:201903D121171) 山西省优秀博士科研资助项目(编号:2022LJ042) 教育部职业院校信息化教学指导委员会数字化转型行动研究课题(编号:KT22302)。; 文摘目的:解决现有番茄成熟度检测方法存在的检测精度低和模型参数量多等问题。方法:基于番茄图像采集系统,提出了一种改进的YOLOv4模型用于番茄成熟度自动检测。将轻量级网络MobileNetv3网络引入模型替换CSPDarkNet53网络,降低模型复杂度。在SPP模块中采用平均池化替代最大池化,提高算法对小目标的检测精度。在上采样过程中引入注意力机制CBAM增强深浅层特征融合能力,并通过试验验证所提模型的可行性。结果:与常规方法相比,试验方法在番茄成熟度检测中具有较高的检测mAP值和运行效率,且模型参数量较少,mAP值为92.50%,检测速度为37.1 FPS,模型参数量为48 M。结论:该番茄成熟度检测方法能有效降低模型参数和检测时间,具有较高的检测mAP值。; 关键词番茄成熟度 yolov4模型 MobileNetv3网络注意力机制CBAM 平均池化; Keywords tomato maturity yolov4 model MobileNetv3 network attention mechanism CBAM average pooling; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] S641.2 [农业科学—蔬菜学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进YOLOv4模型的群养生猪姿态检测被引量：3: 2; 作者李斌刘东阳时国龙慕京生徐浩然辜丽川焦俊; 机构安徽农业大学信息与计算机学院蒙城县京徽蒙农业科技发展有限公司; 出处《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期215-225,共11页; 基金安徽省科技重大专项(201903a06020009)。; 文摘为了提升猪舍环境下生猪姿态检测的速度和性能,在YOLOv4模型的基础上提出一种改进的Mini_YOLOv4模型。首先,该模型将YOLOv4的特征提取网络改为轻量级的MobileNetV3网络结构,以降低模型参数量;其次,在检测网络的CBL_block1、CBL_block2模块中使用深度可分离卷积代替传统卷积,避免了复杂模型导致的内存不足和高延迟问题;最后,将原YOLOv4网络每个尺度的最后一层3×3卷积改为Inception网络结构,以提高模型在生猪姿态检测上的准确率。应用上述模型,对生猪的站立、坐立、腹卧、趴卧和侧卧5类姿态进行识别。结果显示,Mini_YOLOv4模型较YOLOv4模型在检测精度上提升了4.01百分点,在检测速度上提升近1倍,在保证识别精度的同时提升了实时性,可为生猪行为识别提供技术参考。; 关键词 yolov4模型 MobileNetV3网络生猪姿态检测; Keywords yolov4 model MobileNetV3 network pig posture detection; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种轻量化YOLOv4的遥感影像桥梁目标检测算法被引量：3: 3; 作者余培东王鑫江刚武刘建辉徐佰祺; 机构战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院; 出处《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2022年第2期59-64,共6页; 文摘深度学习技术发展迅速,在目标检测中表现出良好的适应性。针对YOLOv4算法在遥感影像桥梁目标检测任务中的检测效率较低和模型轻量化不足问题,使用轻量化的MobileNetv3骨干网络替换原始CSPDarkNet53骨干网络,将传统卷积层替换为深度超参数化卷积层(DO_Conv),提出一种兼具精度和检测效率的轻量化模型。实验表明:比较原始YOLOv4算法,本文算法将模型权重降低55%,检测效率提升70%以上,证明了本文改进之处的有效性;在精度方面,本文算法在与SSD、RetinaNet、YOLOv3和CenterNet等经典目标检测算法比较中仍保持精度优势。与YOLOv4算法相比,本文算法在难度较低的检测任务中精度损失较低,但在检测难度较高的DOTA桥梁数据集中精度损失明显。; 关键词桥梁目标检测 yolov4算法 MobileNetv3算法深度超参数化卷积轻量化模型; Keywords bridge target detection yolov4 algorithm MobileNetv3 algorithm DO_Conv lightweight model; 分类号 P237.2 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的绝缘子缺失检测方法研究被引量：11: 4; 作者乔路丽蔺雨桐李静管宽岐张楠楠; 机构国网辽阳供电公司沈阳农业大学信息与电气工程学院; 出处《电网与清洁能源》北大核心 2022年第10期44-50,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61903264)。; 文摘绝缘子缺陷严重影响输电线路安全,航拍图像绝缘子缺失的有效识别是无人机线路巡检。提出一种轻量级网络的绝缘子缺失检测模型,使用轻量级网络MobileNetV3替换YOLOv4模型的CSPDarknet53网络。以分割性能和计算速度为判据,综合分析比较了YOLOv4模型和使用轻量型网络对其主干网络替换后的模型在绝缘子缺失检测上的性能,实验结果表明:筛选的YOLOv4-MobileNetV3轻量级网络绝缘子缺失检测模型能够准确定位图像中单、多目标绝缘子;改进后YOLOv4-MobileNetV3检测模型比原模型的体积减少了78%,FPS提升了4.85 f/s,而mAP仅降低0.6%。提出的绝缘子缺失检测方法能够满足无人机电力线路巡检的需求。; 关键词绝缘子缺失检测深度学习轻量型网络 yolov4-mobilenetv3模型; Keywords insulator loss detection deep learning lightweight network yolov4-mobilenetv3 model; 分类号 TM216 [一般工业技术—材料科学与工程] TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进YOLOv4模型的番茄成熟度检测方法	吕金锐付燕倪美玉曹为刚杜子涛	《食品与机械》 CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进YOLOv4模型的群养生猪姿态检测	李斌刘东阳时国龙慕京生徐浩然辜丽川焦俊	《浙江农业学报》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种轻量化YOLOv4的遥感影像桥梁目标检测算法	余培东王鑫江刚武刘建辉徐佰祺	《海洋测绘》 CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习的绝缘子缺失检测方法研究	乔路丽蔺雨桐李静管宽岐张楠楠	《电网与清洁能源》北大核心	2022	11	在线阅读下载PDF 职称材料