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远距离情形下的改进YOLOv8行人检测算法

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计算机工程 2024年

作者：汤静雯赖惠成王同官新疆大学计算机科学与技术学院华中农业大学信息学院

智慧社区场景下的行人检测需要精准识别行人以应对各类情况的发生，然而面对遮挡和远距离行人的情景，现有检测器会出现漏检、误检，以及模型过大不易部署的问题。针对以上问题，提出了基于YOLOv8的行人检测算法ME-YOLO(Multiscale Effi... 详细信息

智慧社区场景下的行人检测需要精准识别行人以应对各类情况的发生，然而面对遮挡和远距离行人的情景，现有检测器会出现漏检、误检，以及模型过大不易部署的问题。针对以上问题，提出了基于YOLOv8的行人检测算法ME-YOLO(Multiscale Efficient-YOLO)。设计一种高效特征提取模块EM，使得网络更好学习行人特征和捕捉行人特点，减少了网络参数量的同时提高了检测精度。提出一个重构的检测头模块，重新整合后的检测层增强了网络对小目标的识别能力，有效检测小目标行人。引入双向特征金字塔网络来设计新的颈部网络BDR-FPN，利用扩张残差模块和附权注意力机制来扩展感受野和有所侧重地学习行人特征，缓解网络对遮挡行人不敏感问题。所提算法在CityPersons数据集上进行训练和验证，相比较原算法YOLOv8，ME- YOLO算法的AP50提高了 5.6个百分点，模型参数量减少了41%，模型大小压缩了40%。在数据集TinyPerson上验证算法的有效性和泛化性，AP50提高了4.1个百分点，AP50:95提高了1.7个百分点。该算法在大幅度减少模型参数和大小的同时有效提高了检测精度，在智慧社区场景中有较好的应用价值。

关键词：行人检测智慧社区小目标行人特征金字塔 YOLOv8

基于改进YOLOv5l的轻量化鸭蛋裂纹检测算法

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农业工程学报 2024年第5期40卷 216-223页

作者：殷建军康俊琪肖德琴华南农业大学数学与信息学院广州510642 农业农村部华南热带智慧农业技术重点实验室广州510642

鸭蛋裂纹检测技术对于禽蛋加工工厂实现智能化蛋品检测、分级具有重要意义。该研究针对鸭蛋裂纹检测流程复杂、计算量大、模型尺寸大等问题,提出了一种基于改进YOLOv5l(you only look once version5 large)的轻量裂纹检测算法,通过在黑... 详细信息

鸭蛋裂纹检测技术对于禽蛋加工工厂实现智能化蛋品检测、分级具有重要意义。该研究针对鸭蛋裂纹检测流程复杂、计算量大、模型尺寸大等问题,提出了一种基于改进YOLOv5l(you only look once version5 large)的轻量裂纹检测算法,通过在黑暗条件下使用LED灯照射鸭蛋,根据裂纹蛋壳与完好蛋壳透光性不同产生的图像差异进行检测。通过在YOLOv5中引入Ghost_conv模块,大大减少了模型的浮点计算量和参数量,并在模型的骨干网络中加入ECA(efficient channel attention)注意力机制以及使用多尺度特征融合方法 BIFPN(bi-directional feature pyramid network),增加模型对有效信息的关注度,以提高算法检测精度。同时使用CIoU与α-IoU损失函数融合后替代YOLOv5原始GIoU函数加速回归预测。利用自建的鸭蛋裂纹数据集验证改进后模型的性能,结果表明,本研究提出的改进YOLOv5l网络模型检测精准率为93.8%,与原始YOLOv5l模型相比,检测精度提高了6.3个百分点,参数量和浮点计算量分别减少了30.6%、39.4%。检测帧速率为28.954帧/s,较原始YOLOv5l模型仅下降3.824帧/s。与其他的目标检测常用网络SSD(single shot multibox detector)、YOLOv4、Faster-RCNN(faster region convolutional neural networks)相比,精度分别提高了13.1、12.5、8.2个百分点。本研究提出的方法能够在低硬件资源条件下进行高精度检测,可为实际场景应用提供解决方案和技术支持。

关键词：计算机视觉图像识别裂纹检测注意力机制鸭蛋

链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置研究

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农业机械学报 2024年第10期 116-125页

作者：刘天湖麦宝锋张锦翀刘舒阳陈嘉鹏孙伟龙华南农业大学工程学院华南农业大学农学院

针对菠萝采摘机械化程度不高的问题，设计了一种链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置。分析了影响该装置采摘效率的因素：摘辊长度、安装高度、间隙、半径和角速度。通过力学分析推断出该采摘装置工作时菠萝果实与茎秆分离模式为... 详细信息

针对菠萝采摘机械化程度不高的问题，设计了一种链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置。分析了影响该装置采摘效率的因素：摘辊长度、安装高度、间隙、半径和角速度。通过力学分析推断出该采摘装置工作时菠萝果实与茎秆分离模式为折断。为提高折断成功率，在摘辊上方安装一排旋转的柔性杆，并对柔性杆半径和角速度进行计算。该装置最佳参数组合为：摘辊高度200 mm、机具前进速度0.6 m/s、摘辊半径和角速度分别为35 mm和12 rad/s、柔性杆半径和角速度分别为20 mm和10 rad/s,在该参数组合下，试制样机并进行了田间试验，结果为菠萝采摘率为82%,损伤率为34.14%,综合评价指标为77.16%。

关键词：拨断式菠萝采摘机摘辊柔性杆

链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置设计与试验

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农业机械学报 2024年

作者：刘天湖麦宝锋张锦翀刘舒阳陈嘉鹏孙伟龙华南农业大学工程学院华南农业大学农学院

针对菠萝采摘机械化程度不高的问题，本研究设计了一种链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置。分析了影响该装置采摘效率的因素：摘辊长度、安装高度、间隙、半径和角速度。通过力学分析推断出该采收装置工作时菠萝果实与茎秆的分... 详细信息

针对菠萝采摘机械化程度不高的问题，本研究设计了一种链喂入摘辊与柔性杆联合拨断式菠萝采摘装置。分析了影响该装置采摘效率的因素：摘辊长度、安装高度、间隙、半径和角速度。通过力学分析推断出该采收装置工作时菠萝果实与茎秆的分离模式为折断。为提高折断成功率，在摘辊的上方安装一排旋转的柔性杆，并提出对柔性杆的半径和角速度进行计算。该装置的最佳参数组合为摘辊高度200mm，机具前进速度0.6 m/s，摘辊的半径和角速度分别为35 mm和12 rad/s，柔性杆的半径和角速度分别为20 mm和10 rad/s，在该参数组合下，试制样机并进行了田间试验，结果为菠萝采收成功率为82%，损伤率为34.14%，综合评价指标为77.16%。

关键词：拨断式菠萝采摘机摘辊柔性杆试验

面向移动机器人路径规划的增强型人工大猩猩算法

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系统仿真学报 2024年

作者：叶晨邵鹏张少平李文婷周腾明江西农业大学计算机与信息工程学院

移动机器人路径规划的目标是在安全避障的前提下，为机器人规划出工作成本最低的行走路线。考虑到行走距离、安全性和转向角度三个因素，构建出成本函数。常用的元启发式算法在复杂地形场景中可能受到陷入局部最优和收敛速度慢的制约。... 详细信息

移动机器人路径规划的目标是在安全避障的前提下，为机器人规划出工作成本最低的行走路线。考虑到行走距离、安全性和转向角度三个因素，构建出成本函数。常用的元启发式算法在复杂地形场景中可能受到陷入局部最优和收敛速度慢的制约。为提升人工大猩猩算法在路径规划中的效果，提出了一种多策略集成的增强型人工大猩猩算法QGGTO(enhanced Artificial Gorilla Troops Optimizer with integration of quadratic interpolation and elite individual genetic strategies)。该算法融合二次插值和精英个体遗传策略，旨在提高搜索的全局性和寻优能力。在QGGTO中，二次插值策略通过促进候选解之间信息交流，以加速算法收敛；精英个体遗传策略通过维持遗传多样性，以避免陷入局部最优。与五种先进算法在不同复杂度地形场景的对比实验中，QGGTO表现出卓越的避障能力和最小的路径成本，突显了其在复杂场景中的优越性。

关键词：机器人路径规划人工大猩猩算法二次插值精英个体遗传策略元启发式算法

基于目标检测仔猪乳头计数及乳房形态评估方法

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农业工程学报 2024年第3期40卷 156-164页

作者：李熙雅尹令黄文杰吴珍芳蔡更元田绪红华南农业大学数学与信息学院广州510642 华南农业大学动物科学学院广州510642 国家生猪种业工程技术研究中心广州510642 猪禽种业全国重点实验室广州510640

母猪乳头数量是生猪选育中重要参考指标之一,也是生猪繁殖表型数据的组成部分。成年母猪其腹部视频较难获取,且容易受污渍干扰,乳头自动点数实现难度较大,人工计数母猪乳头数工作量大、强度高、效率低、容易产生人为误差。鉴于猪仔从出... 详细信息

母猪乳头数量是生猪选育中重要参考指标之一,也是生猪繁殖表型数据的组成部分。成年母猪其腹部视频较难获取,且容易受污渍干扰,乳头自动点数实现难度较大,人工计数母猪乳头数工作量大、强度高、效率低、容易产生人为误差。鉴于猪仔从出生到成年乳头数量保持一致性,该研究提出了一种基于仔猪腹部视频的深度学习乳头计数及乳房形态评估方法。通过架设在仔猪初生护理平台上的相机拍摄仔猪腹部视频,根据清晰度筛选出细节清晰的帧序列图像集,经过数据预处理再使用改进Pignip-YOLOv5s目标检测网络对仔猪乳头进行自动计数。为提高计数准确率,帧序列图像集的乳头计数使用滑动窗口取众数得到最终计数结果。试验结果表明,改进的Pignip-YOLOv5s平均精度值(mean average precision, mAP)高达0.97,较YOLOv5原模型具备更高的鲁棒性。该研究方案在113段仔猪腹部视频数据集上测试得到仔猪乳头计数方法准确率达90.26%。同时该研究提出仔猪乳房形态评估参数乳头成对数、乳头间距,从而量化仔猪乳头形态表型特征,构建了母猪乳房外在形态指标,可为母猪选育和繁殖工作提供重要的参考依据。

关键词：模型深度学习视频计数 YOLOv5s 乳头计数乳房形态评估

生猪价格的省域空间溢出效应及其动态关联分析——基于空间面板模型和DY分解

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中国农业资源与区划 2024年第2期45卷 112-123页

作者：付莲莲卢灏宇方青杨乐江西农业大学计算机与信息工程学院

[目的]分析生猪价格的省际空间溢出效应，并通过各省域间价格联动效应探究我国生猪价格体系的传导机制，对治理我国生猪产业区域不均衡发展问题具有重要意义。[方法]文章建立空间杜宾模型探索生猪价格的空间传导特性，引入溢出效应分解... 详细信息

[目的]分析生猪价格的省际空间溢出效应，并通过各省域间价格联动效应探究我国生猪价格体系的传导机制，对治理我国生猪产业区域不均衡发展问题具有重要意义。[方法]文章建立空间杜宾模型探索生猪价格的空间传导特性，引入溢出效应分解分析替代品价格、成本要素对省域生猪价格的冲击效应，并运用广义预测误差分解测定省际生猪价格关联水平及方向。[结果]（1）我国生猪价格波动具有显著空间相关性和异质性，其空间集聚特征随时间推移愈发显著，产业布局呈现“高—高南部簇拥，低—低东向西扩”的空间演变特征。（2）省内替代品价格、成本要素对生猪价格波动的影响显著但作用力度有限，省际溢出效应是生猪价格发生空间传导的主导因素。（3）鸡肉价格与省内、省外的生猪价格存在密切正向关联；牛肉价格波动推动本省生猪价格同步波动；豆粕价格波动对本省或邻省生猪价格均起到正向推动作用；玉米价格变化引起本省或邻省生猪价格的负向变化。（4）辽宁、河北、吉林、河南等省的正向净关联度较大，属于波动“主导者”或“发动者”；上海、广西、重庆等省市的负净关联度较大，隶属价格波动的“接收者”；江苏、湖南、福建等省市的关联度和全国平均关联度持平，在价格波动传导体系中属于波动“中介者”。[结论]有关部门应针对不同省域在生猪价格传导体系中所发挥职能的不同，分级管控生猪价格，同时促进地方畜牧业经济发展，不断优化我国生猪养殖产业区域布局。

关键词：生猪价格价格传导空间杜宾模型溢出效应广义预测误差方差分解

来源：博看期刊

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基于邻域互信息的组合预测最优子集选择算法

计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1359-1367页

作者：吕兴李倩张大斌曾莉玲凌立文华南农业大学数学与信息学院广东广州510642 华南农业大学乡村振兴研究院广东广州510642 广东白云学院大数据与计算机学院广东广州510450

为在候选模型集中高效地选择时间序列组合预测的最优子集,提出一种CSPSO-NMI-MRMR最优子集选择算法。利用邻域互信息(neighborhood mutual information, NMI)度量相关性和冗余度,避免数值型数据的离散化,按最大相关最小冗余原则(minimal... 详细信息

为在候选模型集中高效地选择时间序列组合预测的最优子集,提出一种CSPSO-NMI-MRMR最优子集选择算法。利用邻域互信息(neighborhood mutual information, NMI)度量相关性和冗余度,避免数值型数据的离散化,按最大相关最小冗余原则(minimal redundancy and maximal relevance, MRMR)筛选最优子集;邻域互信息中的邻域参数与子集选择效果密切相关,采用CSPSO算法寻找最优邻域参数,充分利用布谷鸟算法(cuckoo search, CS)和粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)的优势,兼顾搜索效率和全局搜索能力;在寻参过程中设计一种淘汰策略,优化邻域参数的寻优区间并淘汰部分单模型,减少计算量。仿真结果表明,所提方法在预测精度、运行时间和稳健性上效果更优。

关键词：时间序列组合预测子模型选择邻域互信息参数优化启发式算法布谷鸟算法

基于多方向自适应感知网络的高光谱遥感图像分类

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遥感学报 2024年第1期28卷 168-186页

作者：刘倩吴泽彬徐洋郑鹏郑尚东韦志辉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210014

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图... 详细信息

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法取得了优于传统方法的分类精度。然而,基于一定规则和固定方形窗口的卷积运算无法满足不同对象、不同分布的空谱特征提取需求,当像素位于类别边缘时该模式无法避免其他类别的无关信息,导致类别间的信息扩散以及跨类别像素的误分和错分。针对上述问题,本文提出了一种基于多方向自适应感知的高光谱图像空谱联合分类方法,并通过联合不同邻域范围的空谱上下文信息来改善模型的局部空谱建模能力。具体研究过程如下:首先,将常规卷积网络的全窗口滤波器拆分为不同方向的半窗滤波器,从而设计出侧窗卷积以捕捉具有方向性的空谱特征;然后,在此基础上进一步将不同方向的侧窗滤波核整合到统一的卷积架构中构造空谱分离多方向卷积,并设计方向自适应感知模块,以密集连接构建基于高光谱图像的多方向自适应感知分类网络,赋予模型自适应学习多种空谱结构特征的能力,弥补常规卷积和侧窗卷积只能建模单一方向空谱关系的不足,提升模型对复杂空谱结构的刻画能力。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的多方向自适应感知分类方法较常规卷积方法具有更优的分类性能,能增强边缘样本的表征准确性,改善分类中的边缘混淆现象。

关键词：遥感高光谱图像深度学习多方向自适应感知空谱结构建模空谱联合分类