基于改进Oriented R-CNN的旋转框麦穗检测与计数模型

作     者：于俊伟 陈威威 郭园森 母亚双 樊超 YU Junwei;CHEN Weiwei;GUO Yuansen;MU Yashuang;FAN Chao

作者机构：河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室郑州450001 河南工业大学河南省粮食光电探测与控制重点实验室郑州450001 河南工业大学人工智能与大数据学院郑州450001 河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2024年第40卷第6期

页      面：248-257页

核心收录：

学科分类：082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0901[农学-作物学] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金青年基金项目(62006071) 2021年度河南省科技攻关计划项目(212102210152) 河南工业大学粮食信息处理中心开放课题(KFJJ2023004) 

主　　题：图像识别 作物 注意力机制 麦穗 Oriented R-CNN 

摘      要：为对干扰、遮挡等复杂的田野环境中麦穗进行精准定位与计数,该研究提出了一种改进的Oriented R-CNN麦穗旋转框检测与计数方法,首先在主干网络中引入跨阶段局部空间金字塔(spatial pyramid pooling cross stage partial networks,SPPCSPC)模块扩大模型感受野,增强网络感知能力;其次,在颈网络中结合路径聚合网络(PANet,path aggregation network)和混合注意力机制(E2CBAM,efficient two convolutional block attention module),丰富特征图包含的特征信息;最后采用柔性非极大值抑制算法(Soft-NMS,soft-non maximum suppression)优化预测框筛选过程。试验结果显示,改进的模型对复杂环境中的麦穗检测效果良好。相较原模型,平均精确度均值mAP提高了2.02个百分点,与主流的旋转目标检测模型Gliding vertex、R3det、Rotated Faster R-CNN、S2anet和Rotated Retinanet相比,mAP分别提高了4.99、2.49、3.94、2.25和4.12个百分点。该研究方法利用旋转框准确定位麦穗位置,使得框内背景区域面积大幅度减少,为实际观察麦穗生长状况和统计数量提供了一种有效的方法。