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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
孙乐杨 凌振宝 王永志
针对遥感影像目标检测中部分输电塔因目标较小、特征不显著而难以识别的问题，提出一种优化和改进的YOLOv5目标检测方法。首先，通过增加更大尺度检测层，以提升小目标的检测效果；其次，将大尺寸高分辨率遥感影像通过滑窗分割成小尺寸图像，进行检测及再还原，解决了遥感影像中难以直接有效识别输电塔等问题；最后，调用GDAL模块自动计算被识别输电塔的地理坐标。实验结果表明，改进YOLOv5模型较原始YOLOv5模型具有更好的小目标检测效果，测试集输电塔的AP值由0.87147提升为0.89717,GDAL计算输电塔空间坐标准确。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
贺英豪 唐德钊 倪铭 蔡起起
为提高果园中高遮挡和密集的李（Prunus salicina Lindl.）的检测精度，提出一种改进YOLOv5s模型，在促进模型轻量化的同时提高模型对李的检测精度。首先，使用新的结构Focus-Maxpool模块替换主干网络中的下采样卷积，使模型在下采样时能够保留更多高遮挡目标和小目标的特征信息。其次，使用focal loss和交叉熵函数的加权损失作为模型的分类损失，提升模型对粘连目标的识别能力。最后，设计若干组检测试验来评价模型的性能。结果显示，改进YOLOv5s模型的平均精度优于YOLOv5s、YOLOv4、Faster-RCNN、SSD和Centernet；与YOLOv5s模型的检测结果相比，改进模型的平均精度、召回率和精度分别提高2.84、9.53和1.66百分点，检测速度可达到91.37帧/s，能够满足实时检测需求。研究结果表明，改进的模型在真实果园环境下具有较高的检测精度和鲁棒性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
马瑞峻 何浣冬 陈瑜 赖宇豪 焦锐 唐昊
为实现自然环境下不同成熟度火龙果在不同光照、不同遮挡场景下的精确快速识别，提出了一种基于对YOLOv5的网络模型改进的一种检测模型（PITAYA-YOLOv5）。首先，使用k-means++算法重新生成火龙果数据集的锚框，提高了网络的特征提取能力；其次，将CSPDarkNet替换成PPLCNet作为骨干网络，并加入SE注意力模块（Squeeze-and-Excitation block），在降低网络参数量的同时保持检测精度；同时加入加权双向特征金字塔网络（Bi-FPN）替换YOLOv5的特征融合网络，提高网络对不同尺度特征图的融合效率；引入αDIoU损失函数，提高了模型的收敛效果。试验结果表明：PITAYA-YOLOv5目标检测模型的平均精度均值为94.90%，较原模型提高1.33个百分点，F1值为91.37%，较原模型提高1.12个百分点，平均检测速度达到20.2 ms，占用内存仅有8.1 M。针对枝条遮挡和果间遮挡下的火龙果检测能力明显增强。对比Faster R-CNN、CenterNet、YOLOv3、YOLOv5以及轻量化骨干网络ShuffleNetv2，该模型具有良好的检测精度和实时性。该模型能够有效地在自然环境下识别并检测火龙果的成熟度，为果园智能管理与早期产量预估等提供了参考。
[期刊] 华中农业大学学报(自然科学版)
[作者]
黄彤镔 黄河清 李震 吕石磊 薛秀云 代秋芳 温威
为实现在自然环境下对柑橘果实的识别，提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM(convolutional block attention module，卷积注意力模块)注意力机制模块来提高网络的特征提取能力，改善遮挡目标与小目标的漏检问题；用α-IoU损失函数代替GIoU损失函数作为边界框回归损失函数，提高边界框定位精度。结果显示：本研究提出的模型平均精度AP值达到91.3%，在GPU上对单张柑橘果实图像的检测时间为16.7 ms，模型占用内存为14.5 Mb。结果表明，本研究基于YOLOv5的改进算法可实现在自然环境下快速准确地识别柑橘果实，满足实时目标检测的实际应用需求。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
贾浩男 徐华东 王立海 张金生 褚晓辉 唐旭
【目的】为解决人工及传统数字图像处理方法对木板材表面缺陷识别效果差、效率低等问题，并提高木材利用率。以深度学习模型为基础，构建木板材表面缺陷检测系统，旨在拓展深度学习模型在木板材缺陷检测领域的应用。【方法】基于“Wood Defect Database”公开数据集中的839张木板材缺陷图像，使用Imgaug数据增强库对数据集进行扩充；通过在主干特征网络部分引入SE注意力机制，使用focus、FPN+PAN结构构建YOLOv5木板材表面缺陷目标检测框架，进而采用迁移学习思想改进训练方式，将训练过程分为两个阶段（冻结阶段和解冻阶段）。然后将构建的模型与当前主流深度学习目标检测模型进行对比，最后利用混淆矩阵、Loss值变化曲线、模型大小、检测时间以及均值平均精确率等指标评价模型。【结果】提出了一种基于YOLOv5模型对木板材表面缺陷中活节、死节、裂缝、孔洞的检测方法。模型对死节、活节、裂缝、孔洞识别结果的均值平均精确率分别约为98.66%、99.06%、98.10%和96.53%，并与当前主流检测模型进行比较，改进的模型具有更好的精确率、召回率和综合平均准确率，分别为97.48%、96.53%和98.22%。模型单幅图像平均检测时间为10.3 ms，最大检测耗时20.5 ms，检测效果与泛化特性较好，模型所占内存仅13.7 MB，易于移植。【结论】实验表明改进的YOLOv5模型可用于检测木板材表面主要缺陷。且模型对木板材表面缺陷的识别效果优于其他5种主流检测模型。在维持原有检测精度的基础上，提高了小目标缺陷的识别能力，减少了木板材缺陷漏检的情况，实现在复杂场景下快速检测。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张伐伐 李卫忠 卢柳叶 康乐
【目的】探讨高分辨率遥感影像土地利用信息提取方法的优劣,为研究土地利用/覆盖动态变化提供参考。【方法】以结合纹理特征的支持向量机(Support vector machine,SVM)分类和多尺度分割的面向对象分类为主要技术,对陕西佛坪长角坝乡遥感影像的土地利用信息进行提取,并将分类结果与基于传统像元的最大似然法分类结果进行比较分析。【结果】面向对象分类法的总精度达到90.67%,较结合纹理特征的SVM法提高了8.34%,而与最大似然分类法相比提高了近20.32%,克服了其他分类方法存在的同谱异物现象及分类结果中地物破碎等缺点,取得了较好的分类结果。【结论】利用面向对象分类法不仅达到了提取土地...
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
李吴洁 危疆树 王玉超 陈金荣 罗好
[目的]柑橘的叶片受到病菌感染或虫害侵袭后，导致柑橘树生长发育异常、产量减少甚至死亡。柑橘病虫害检测技术研发对于柑橘种植的可持续发展至关重要，早期检测出柑橘叶片的病虫害能够有效做好措施从而减少损失。[方法]本文基于YOLOv5s模型进行改进，因实际检测过程中存在定位不精确、背景复杂等问题，受VAN（Visual Attention Network）模型的启发，引入LKA（Large Kernel Attention）模块，实现对图像信息的集中关注和精细抽取；使用CARAFE轻量级算子替换常规的上采样方法，提高特征重建质量，解决尺度不匹配问题，进而提高检测性能；使用FReLU激活函数，能够捕捉更多的柑橘病虫害的关键特征，从而提升检测准确度。除此以外构建了一个包含炭疽病、溃疡病和受潜叶蝇病虫所侵害的柑橘叶片数据集，采用该数据集进行试验。[结果]结果显示mAP50达到94.5%，mAP50:95为84.3%，较原模型分别提升了2.0%和4.4%，模型大小仅为7.3 MB。准确率为93.8%，召回率84.5%，浮点运算次数仅为18.5 G。[结论]改进后的模型YOLOv5-LC可以更加准确的检测出柑橘病虫害，能够给柑橘病虫害的相关研究提供参考。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
张艮龙 冯益明 贾建华 武红敢 李增元
森林资源调查小班区划主要是在现地进行对坡勾绘,这种方法存在人为主观性,不够科学客观等问题,因此,常产生误判。而地球遥感卫星SPOT-5遥感数据具有高空间分辨率和多光谱分辨率,可提供丰富、可靠、高精度的基础数据,且能节约成本,提高效率。提出了适用于森林资源区划的SPOT-5遥感数据处理和目视解译方法,即建立SPOT-5影像解译标识、野外核实与补测等。最后对计算机自动解译SPOT-5影像进行森林区划进行了讨论,研究可为森林区划提供指导与借鉴。
[期刊] 海洋渔业
[作者]
陈子文 李卓璐 杨志鹏 何佳琦 曹立杰 蔡克卫 王其华
为解决传统人工计数存在效率低、成本高、对虾有损伤等问题，本文提出一种基于YOLOv5框架的养殖虾目标检测方法。利用高清摄像机采集高分辨率虾的图像数据样本，并针对高分辨率图像训练集设计自适应图片裁切预处理算法，通过将训练集进行自适应裁切，扩增训练数据量，减少原始图像训练过程中细节特征损失，提升目标检测准确度。实验结果表明：本文所提方法可以实现少量高分辨率图像下养殖虾的准确识别与计数，采用该算法对图像样本进行预处理，相比于原始数据集训练所得检测模型，在相同运算硬件条件下，具有更高的检测准确率，识别准确率为92.55%，召回率为98.78%，平均精度均值为97.5%。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
李广博 查文文 陈成鹏 时国龙 辜丽川 焦俊
【目的】针对传统生猪养殖耳标识别存在易脱落、易引起生猪感染等问题，采用改进YOLOv5s的模型对猪脸进行非入侵式识别。【方法】首先将K-Means的距离改为1-IOU,提高模型目标锚框的适应度；其次，引入CA坐标注意力机制，提高模型特征提取的能力；最后，引入BiFPN特征融合，有效利用特征提高模型的检测能力。试验采用的猪脸数据集共分为5类，数据增强后样本为12 756张，训练集和测试集划分比例为9∶1。【结果】改进后的算法在准确率、召回率、平均精确率(IOU=0.5)分别达到0.926、0.897、0.955,比原始YOLOv5s算法分别提高13.2%、3.0%、2.2%,同时，改进后的算法在单只、多只、小目标、密集、有遮挡的场景下，泛化能力较强、识别精准度高。【结论】利用深度学习算法，可以获取生猪面部信息并准确识别，减少漏检、错检情况，为生猪智能化管理提供较好的技术支持。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
艾尔肯·艾白不拉 刘桂林 艾里西尔·库尔班 阿布都米吉提·阿布利克木
根据塔里木河流域管理局提供的生态输水资料,进行系统整理及统计得到10次输水的时间、持续天数、输水量及水头到达处等信息,并基于ArcGIS 9.3软件将该信息标注在基础地理信息底图、遥感解译图上。选择了与生态输水同步的CBERS/CCD遥感影像,采用人机交互式目视解译的方法提取2000～2007年塔里木河下游输水河道、实际过水河道以及积水区,提取输水河长度、宽度、积水区域等信息,然后基于遥感解译信息来验证实际输水状况。结果表明:基于遥感技术获取的河道长度为514.13km,平均河道宽度为42.23m,与地面测量河道相比,其精度为97.5%。有水河道宽度与生态输水量呈现正相关。"漫溢"式的生态输水...
[期刊] 资源科学
[作者]
陈文倩 丁建丽 李艳华 牛增懿
山区水资源信息高精度提取是西北干旱区水文水循环及水资源利用等研究领域的核心热点问题,但山区由于各种限制因素,如阴影、积雪和山体裸地等,使得高分辨率遥感监测效果不佳。本文基于高分一号遥感影像,利用单波段阈值法、NDWI与多波段法进行特克斯河流域水体信息提取,通过分析3种水体提取方法的利弊,提出单波段阈值法与构建的阴影水体指数SWI=B1+B2-B4相结合的决策树水体信息提取方法,用结合实地采样得到的混淆矩阵对水体区域的整体提取结果进行精度验证对比分析。实验结果表明,单波段阈值法易受山体阴影的影响,但受积雪与裸地的影响较小;NDWI法易受山区小面积阴影影响;多波段法提取水体信息较好,但受部分阴影与...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
阳德志 林辉 臧卓
使用GDAL在Android系统上浏览GB级的遥感影像,由于内存限制,通常比较困难,甚至难以实现。采用tif影像、0~1灰度影像和多波段的彩色影像,通过比较其加载方法的内存消耗、初次加载时间、最长加载时间、最短加载时间、平均加载时间和稳定性,研究最佳影像加载方法。实验结果表明:整块加载tif影像消耗内存最大,加载时间最长,稳定性最差;分块加载tif影像,浏览0~1灰度影像的内存消耗、加载时间能满足实际需求,但浏览多波段彩色影像的性能难以达到实际要求;分块加载jpg型压缩影像,平均消耗33 MB的内存和1600 ms的加载时间,加载速度最快,消耗内存最小,能满足野外工作的要求。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
查东平 林辉 孙华 刘年元 申展
利用GDAL开源类库相关函数可以读取多源遥感影像的物理大小、坐标投影系统、传感器波段和影像范围等信息。介绍了多源遥感影像在GDAL框架下的解析模式与方法,从底层开发的关键技术上做了相应的改进和优化,扩展了GDAL读取和快速显示遥感影像的方法。研究结果显示:获取2.13 GB遥感影像像元值,利用RasterIO函数所需要的时间为4.3 s左右,按照论文所用遥感影像按照屏幕缩放窗口大小进行缓存和采样的方法仅需要2.1 s;传统的采样方法无法申请超过2 GB大小的内存空间,论文提出的分块处理技术,能够满足大数据量的应用需求,并且能够提高系统内存应用效率和加快遥感影像缩放过程中的加载速度。
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