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[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
贾岚 徐雪环 罗德弢 胡梦蝶 邓钦文 高文新 蒲海波
[目的]为了克服作物害虫在不同生长阶段的形态差异对模型检测造成的负面影响，本文提出了一种基于改进YOLOv7-tiny的跨阶段作物害虫检测模型CrossStage-YOLO。[方法]在YOLOv7-tiny的主干网络中结合重新构建的ELAN-D模块，实现降低计算内存消耗的同时提高特征提取速度；引入感受野增强模块（RFE），提升模型对害虫特征和位置的感知能力；嵌入BiFormer注意力机制，提高模型对害虫头部、触须等细微特征的敏感度。[结果]试验结果显示，CrossStage-YOLO的平均精度均值为88.6%，相对于原始模型提升了3%；对成虫和幼虫检测的平均精度均值分别达到90.8%和81.1%，较原始模型分别提升了3.3%和2%；并且模型以6.79M的低参数量实现了0.043秒的单张图片检测时间，综合性能优于主流目标检测模型。[结论]本文提出的CrossStage-YOLO模型能够有效提升作物害虫不同生长阶段的检测准确率，为作物害虫检测的自动化诊断提供了可靠的技术支持。
[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] 南京农业大学学报
[作者]
化春键 黄宇峰 蒋毅 俞建峰 陈莹
[目的] 为了在田间环境下准确检测食用玫瑰的成熟度，针对由于光照、遮挡等因素造成识别精度较差问题，提出了一种基于YOLOv7的改进模型，对食用玫瑰的3个生长状态进行检测识别。[方法]在YOLOv7主干网络中结合SCConv对高效聚合模块ELAN进行改进，压缩冗余特征，提高检测性能；引入CARAFE轻量级上采样算子对常规的上采样方法进行优化，提高特征重组质量，更好聚合上下文特征信息；在模型中融入SimAM注意力机制，使模型更好地关注检测目标，改善玫瑰漏检误检现象。[结果] 结果显示，改进后的模型平均精度值达到91.7%，相比于YOLOv7模型平均精度值提升了3.6%，对花蕾期、采摘期和败花期的检测精度达到96.1%、96.0%和83.1%，较原模型分别提高了3.7%、2.0%、5.3%，改进后的模型相较于主流目标检测模型总体精度更高。[结论]本研究可为非结构环境下的食用玫瑰花期检测提供了更加准确的方法。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
于春涛 李金阳 石文强 亓立强 关哲允 张伟 张春宝
为构建田间杂交大豆胚轴颜色检测模型，以大田场景下的大豆植株为研究对象，利用自走式大豆表型信息采集平台获取图像数据并构建杂交大豆胚轴颜色数据集，使用不同目标检测模型（SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX和YOLOv7）对杂交大豆胚轴颜色数据集进行检测，将模型分数（F1）、平均精度均值（mAP）及检测速度3个指标用于评估不同模型在杂交大豆胚轴颜色检测中的性能。在YOLOv7网络中添加CARAFE特征上采样算子、SE注意力机制模块和WIoU位置损失函数，建立杂交大豆胚轴颜色检测模型YOLOv7-CSW，并利用改进模型对杂交大豆胚轴颜色数据集进行消融试验。结果表明：1)YOLOv7模型的F1(0.92)与mAP(94.3%)均显著高于其他模型；2)YOLOv7模型的检测速度为58帧/s，低于YOLOv5和YOLOX，检测速度可以满足田间实时检测任务需求；3)YOLOv7-CSW模型比YOLOv7模型的F1和mAP分别升高0.04和2.6%;4)YOLOv7-CSW模型比YOLOv7模型检测速度升高了5帧/s，可以实现杂交大豆胚轴颜色实时检测。综上，YOLOv7-CSW模型可以更好地获取胚轴颜色特征并准确地检测出目标位置，提高了复杂农田环境下的目标检测性能，能够实现田间杂交大豆胚轴颜色快速准确检测。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
赵辉 李建成 王红君 岳有军
为了解决水稻小病斑检测不准确的问题，提出一种基于改进YOLOv3的水稻叶部病害检测方法Rice–YOLOv3。首先，采用K–means++聚类算法，计算新的锚框尺寸，使锚框尺寸与数据集相匹配；其次，采用激活函数Mish替换YOLOv3主干网络中的Leaky Relu激活函数，利用该激活函数的平滑特性，提升网络的检测准确率，同时将CSPNet与DarkNet53中的残差模块相结合，在避免出现梯度信息重复的同时，增加神经网络的学习能力，提升检测精度和速率；最后，在FPN层分别引入注意力机制ECA和CBAM模块，解决特征层堆叠处的特征提取问题，提高对小病斑的检测能力。在训练过程中，采用COCO数据集预训练网络模型，得到预训练权重，改善训练效果。结果表明：在测试集下，Rice–YOLOv3检测水稻叶部3种病害的平均精度均值(mAP)达92.94%，其中，稻瘟病、褐斑病、白叶枯病的m AP值分别达93.34%、89.68%、95.80%，相较于YOLOv3,Rice–YOLOv3检测的m AP提高了6.05个百分点，速率提升了2.8帧/s，对稻瘟病和褐斑病的小病斑的检测能力明显增强，可以检测出原始网络模型漏检的小病斑；与Faster–RCNN、YOLOv5等模型对比，Rice–YOLOv3提高了对相似病害和微小病害的识别能力，并在原始的基础上提高了检测速率。
[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] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
赵辉 李建成 王红君 岳有军
为了解决水稻小病斑检测不准确的问题，提出一种基于改进YOLOv3的水稻叶部病害检测方法Rice–YOLOv3。首先，采用K–means++聚类算法，计算新的锚框尺寸，使锚框尺寸与数据集相匹配；其次，采用激活函数Mish替换YOLOv3主干网络中的Leaky Relu激活函数，利用该激活函数的平滑特性，提升网络的检测准确率，同时将CSPNet与DarkNet53中的残差模块相结合，在避免出现梯度信息重复的同时，增加神经网络的学习能力，提升检测精度和速率；最后，在FPN层分别引入注意力机制ECA和CBAM模块，解决特征层堆叠处的特征提取问题，提高对小病斑的检测能力。在训练过程中，采用COCO数据集预训练网络模型，得到预训练权重，改善训练效果。结果表明：在测试集下，Rice–YOLOv3检测水稻叶部3种病害的平均精度均值(mAP)达92.94%，其中，稻瘟病、褐斑病、白叶枯病的m AP值分别达93.34%、89.68%、95.80%，相较于YOLOv3,Rice–YOLOv3检测的m AP提高了6.05个百分点，速率提升了2.8帧/s，对稻瘟病和褐斑病的小病斑的检测能力明显增强，可以检测出原始网络模型漏检的小病斑；与Faster–RCNN、YOLOv5等模型对比，Rice–YOLOv3提高了对相似病害和微小病害的识别能力，并在原始的基础上提高了检测速率。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
袁红春 白宝来 陶磊
【目的】提出一种基于改进YOLOv5＿OBB的旋转目标检测方法，快速、准确地检测和定位中华绒螯蟹。【方法】首先，在YOLOv5＿OBB的主干网络中引入高效通道注意模块；其次，采用BiFPN网络结构进行特征融合模块设计，实现高效的双向跨尺度连接和加权特征融合；最后，采用变焦损失(varifocal loss)解决正负样本不均衡问题。【结果】改进后YOLOv5＿OBB模型的P(precision)、R(recall)和mAP(mean average precision)分别达到95.4%、95.2%和90.1%,比原模型分别提高了1.0%、1.9%和1.3%。【结论】该模型能够实时、准确地检测和定位中华绒螯蟹，实现自动化养殖。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
仝召茂 陈学海 汪本福 马志艳 杨光友
[目的]为实现对田间麦穗的实时准确计数，本文提出一种基于改进YOLOv5s的麦穗检测计数方法。[方法]通过C2f模块获得更加丰富的梯度流，增强模型细粒度特征提取能力，并在网络关键部位引入CoordConv坐标卷积，加大对坐标信息关注程度，提升模型对麦穗位置的感知能力，同时考虑到麦穗检测任务中中小尺寸麦穗居多，采用Inner CIoU损失函数加快模型收敛速度。[结果]在公开数据集Global Wheat Head Detection（GWHD）上对上述方法进行试验，结果表明，本文所提模型的精确率、召回率、平均精度均值mAP0.5分别为93.5%、91.6%和95.9%，参数量、计算量、FPS分别为12.4 MB、27.5 GFLOPs和34 帧·s~(-1)。[结论]本文所提模型在精确率、召回率、平均精度均值mAP0.5等指标上较原始YOLOv5s模型分别提升了1.0、1.2和1.3百分点，并且优于YOLOv7-tiny、YOLOv8s等模型，同时满足检测的实时性要求，此外，改进后模型在处理遮挡、重叠等复杂情况时都比原始模型表现更优，具有良好的鲁棒性。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
周涛 王骥 麦仁贵
为提高不同成熟度种植区域的机械采摘菠萝准确率，保证菠萝品质，提出了基于改进YOLOv8的实时菠萝成熟度目标检测方法。针对自然环境下菠萝机械采摘中存在目标小、数量密集和光线遮挡等问题，改进模型把原始YOLOv8模型中主干部分、颈部部分的公共卷积替换成深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution,DSConv），精简模型参数；在融合特征前增加了卷积注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM），使特征融合更关注重要的特征，提升目标检测的准确率；使用EIoU损失函数替换YOLOv8网络原损失函数CIoU，加快网络收敛速度。结果显示，改进模型对菠萝成熟度检测PmA为97.33%，与Faster RCNN、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7对比发现，PmA分别提升5.53、7.91、4.38、4.66百分点；在保证检测精度的前提下，算法模型参数量仅为16.8×10~6。结果表明，改进模型提高了菠萝成熟度识别的精度和推理速度，具有更强的鲁棒性。
关键词：
菠萝成熟度 YOLOv8 目标检测
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
王勇 陶兆胜 石鑫宇 伍毅 吴浩
[目的]在自然环境下进行机械自动化采摘苹果时，对不同成熟度的果实做到精确检测尤为重要。针对因苹果之间遮挡和同级成熟度苹果的纹理特征分布差异所导致的在自然环境下不同成熟度苹果目标检测精度较低的问题，提出了一种不同成熟度苹果检测模型SODSTR-YOLOv5s（YOLOv5s with Small Detection Layer and Omni-Dimensional Dynamic Convolution and Swin Transformer Block）。[方法]首先改进YOLOv5s的多尺度目标检测层，在Prediction中构建检测160×160特征图的检测头，提高小尺寸的不同成熟度苹果的检测精度；其次在Backbone结构中融合Swin Transformer Block，加强同级成熟度的苹果纹理特征融合，弱化纹理特征分布差异带来的消极影响，提高模型泛化能力；然后将Neck结构的Conv模块替换为动态卷积模块ODConv，细化局部特征映射，实现局部苹果细粒度特征的充分提取，最后基于不同成熟度苹果数据集进行试验，验证改进模型的性能。[结果]试验结果显示，改进模型的精确率、召回率、平均精度均值分别为89.1%、95.5%、93.6%，高、中、低成熟度苹果精度均值分别为94.1%、93.1%、93.7%，平均检测时间为16 ms，参数量为7.34 M，相比于YOLOv5s模型，精确率、召回率、平均精度均值分别提高了3.8%、5.0%、2.9%。[结论]虽然改进模型的参数量与平均检测时间分别增加了0.32 M和5 ms，但提升了在自然环境下对不同成熟度苹果的检测能力，较好地满足实际采摘苹果的检测要求，为基于深度学习的不同成熟度苹果检测方面的研究提供思路。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
陶兆胜 石鑫宇 王勇 伍毅 吴浩
为了解决现有的农作物病害检测方法对不同番茄叶片病害检测的精度低、效果差的问题，提出一种基于YOLOv5网络模型改进的番茄叶片病害检测模型YOLOv5s-TLD。首先在原YOLOv5s模型的Backbone中构建DCAM注意力机制模块，通过制定双通道注意力和空间注意力机制加强模型对番茄叶片病理特征的提取能力，并减弱模型受复杂背景特征的影响，以提高模型对不同种类病害的检测精度和分类精度；然后应用融合Swin Transformer的C3STR模块替换原网络第6层的C3模块，强化模型在多尺度上建模的能力，实现模型对小尺寸的番茄叶片病害残差特征的高精度学习；再运用BiFPN加权双向特征金字塔网络替换原YOLOv5模型Head的PANet路径聚合网络，该网络采用跨尺度特征融合和可学习权重的方式融合模型不同层次的特征，在增强网络的特征融合能力的同时使网络获得更多的特征信息，以提高模型的感受野和特征表达能力；最后进行不同模型的检测对比试验，并在实际复杂场景下进行番茄叶片病害检测试验。试验结果表明：YOLOv5s-TLD模型平均精度均值和召回率分别为97.7%和96.3%，较原YOLOv5s模型平均精度均值和召回率分别提高1.9个百分点和2.5个百分点。该模型具有良好的检测精度和检测效果，且该模型在背景复杂的实际种植环境下能够准确地检测并识别不同种类的番茄叶片病害，研究结果可为农业智能管理和番茄叶片病害检测技术的实际应用提供参考。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
李小祥 张洁 秦柯贝 张泽潇
[目的]本研究旨在开发一种准确检测识别苹果叶片病害的轻量化模型方法。[方法]构建了一个自然复杂场景下的包含15 190张高质量RGB图像的苹果叶片病害数据集ALD6，涵盖了实际生产中最为常见的5种病害类型和一个健康对照类。其次，提出了一个基于YOLOv8s改进的高效苹果叶片病害检测模型，称为ADDN-YOLO。用BoT替换了部分C2f结构以更好地捕捉图像中的全局和局部更丰富的信息，提高模型的特征提取能力，同时降低计算开销；设计了更轻量化的检测头降低了模型复杂性，更易部署于硬件设备上；引入MPDIoU损失函数优化了原CIoU对目标尺寸变化不敏感的问题，更加全面地考虑目标的位置和尺寸差异信息，提高目标的定位能力。[结果]最终在自制ALD6数据集上获得了94.9%的mAP，相较原始基准模型提高了0.7%的精度，计算量和模型大小比基准模型降低了35.6%和35.5%。模型大小为13.8 MB，模型推理速度为175.7 FPS。[结论]实验结果表明所提出的ADDN-YOLO算法在准确性和降低模型复杂性方面都具有明显优势，可以为自然场景下苹果叶片病害的高效、准确检测识别提供可靠的理论支持。
[期刊] 海洋渔业
[作者]
张佳泽 张胜茂 樊伟 唐峰华 杨胜龙 孙永文 王书献 刘洋 朱文斌
为解决目前日本鳀限额捕捞与分类统计不准确的问题，本文提出一种改进YOLOv5的识别算法。该方法将SENet注意力机制引入到YOLOv5主干网络结构中，通过融合捕捞作业不同时期的目标信息并降低复杂背景的干扰，以提高模型检测精度和实时检测效率。采用实际拍摄的日本鳀作业视频，将视频转化为图片格式实现前期标注和处理，对获得的5550幅图像按照8:1:1划分训练集、验证集和测试集，并设置对照实验，将YOLOv5主干网络替换为MobileNetV2，并引进SENet注意力机制，分别通过四种模型进行对比，结果表明，该识别算法获得平均精度均值(mAP)为99.4%、精度为98.9%、召回率为99.1%，相比原模型分别提高了2.5%、3.7%和2.9%。研究结果可以为日本鳀围网作业的目标识别提供新的思路，同时也为渔获作业统计提供了一种辅助手段。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
熊军林 赵铎
随着科技的发展，机械臂在越来越多的场合扮演着重要的角色。准确的抓取位置检测是整个机械臂系统顺利完成任务的关键要素。为此提出了一种以整个图片为输入直接输出结果的端到端实时检测方案。物体的抓取点位置会影响到该物体的抓取角度。基于此给出了一种两阶段预测方案将这两个要素分开预测。首先，建立一个卷积神经网络预测物体的抓取点位置。此后，以抓取点位置为中心采集原图像中的一个方形区域。针对这一区域利用Canny算法以及Hough变换做边缘提取和直线检测。并提出了一个主方向提取算法，分析得到的直线，进而确定物体的角度和抓取时平行夹持器张开的间距。抓取位置检测算法给出了基于RGB图像预测的较好准确率，神经网络与传统方法的结合使用也为以后的研究提供了参考。
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