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基于改进YOLO v5s和图像融合的笼养鸡死鸡检测方法研究
被引量：
6
1
作者
赵一名
沈明霞
+2 位作者
刘龙申
陈佳
祝万军
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期369-382,共14页
[目的]针对规模化养殖环境下死鸡巡检自动化程度低、人工巡检费时费力等问题,提出一种基于图像配准融合算法和改进YOLO v5s的死鸡检测方法。[方法]为提高死鸡目标特征的显著性,利用SURF算法结合RANSAC算法实现热红外与可见光图像的特征...
[目的]针对规模化养殖环境下死鸡巡检自动化程度低、人工巡检费时费力等问题,提出一种基于图像配准融合算法和改进YOLO v5s的死鸡检测方法。[方法]为提高死鸡目标特征的显著性,利用SURF算法结合RANSAC算法实现热红外与可见光图像的特征点匹配,采用仿射变换模型得到配准图像,使用小波变换实现图像的分解重构,从而得到最终的配准融合图像;为降低背景信息对死鸡目标检测的干扰,提升模型对鸡只遮挡情况的检测效果,以YOLO v5s目标检测算法为基础,通过加入SE注意力模块,将CIoU_Loss和DIoU_NMS运用于原模型,构成改进后的YOLO v5s-SE模型。[结果]配准融合后的图像与源图像的相关系数平均值达到0.86,体现了良好的配准融合效果;模型在融合图像上的检测准确率以及平均精度均值均高于可见光图像和红外图像,改进后的YOLO v5s-SE相较于原始YOLO v5s在融合数据集上的检测准确率提升了3.3%,达到97.7%。[结论]改进后的YOLO v5s-SE在保证应有检测速度的同时提升了目标检测的精度,可满足实际生产中死鸡实时检测的需求。
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关键词
笼养鸡
死鸡检测
图像配准融合
YOLO
v5s-SE
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职称材料
题名
基于改进YOLO v5s和图像融合的笼养鸡死鸡检测方法研究
被引量：
6
1
作者
赵一名
沈明霞
刘龙申
陈佳
祝万军
机构
南京农业大学工学院/农业农村部养殖装备重点实验室
出处
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期369-382,共14页
基金
立体笼养肉鸡健康监测预警与精准环境管控系统研发项目(BE2022379)
江苏省现代农机装备与技术示范推广项目(NJ2021-34)。
文摘
[目的]针对规模化养殖环境下死鸡巡检自动化程度低、人工巡检费时费力等问题,提出一种基于图像配准融合算法和改进YOLO v5s的死鸡检测方法。[方法]为提高死鸡目标特征的显著性,利用SURF算法结合RANSAC算法实现热红外与可见光图像的特征点匹配,采用仿射变换模型得到配准图像,使用小波变换实现图像的分解重构,从而得到最终的配准融合图像;为降低背景信息对死鸡目标检测的干扰,提升模型对鸡只遮挡情况的检测效果,以YOLO v5s目标检测算法为基础,通过加入SE注意力模块,将CIoU_Loss和DIoU_NMS运用于原模型,构成改进后的YOLO v5s-SE模型。[结果]配准融合后的图像与源图像的相关系数平均值达到0.86,体现了良好的配准融合效果;模型在融合图像上的检测准确率以及平均精度均值均高于可见光图像和红外图像,改进后的YOLO v5s-SE相较于原始YOLO v5s在融合数据集上的检测准确率提升了3.3%,达到97.7%。[结论]改进后的YOLO v5s-SE在保证应有检测速度的同时提升了目标检测的精度,可满足实际生产中死鸡实时检测的需求。
关键词
笼养鸡
死鸡检测
图像配准融合
YOLO
v5s-SE
Keywords
caged chicken
dead chicken detection
image registration and fusion
YOLO v5s-SE
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
S858.31 [农业科学—临床兽医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLO v5s和图像融合的笼养鸡死鸡检测方法研究
赵一名
沈明霞
刘龙申
陈佳
祝万军
《南京农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
6
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