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[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] 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
为解决目前鳀(Engraulis japonicus)限额捕捞与分类统计不准确的问题，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5 550幅图像按照8∶1∶1划分训练集、验证集和测试集，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4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] 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] 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] 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] 实验技术与管理
[作者]
苗永春 何建安 李迎松
针对数字图像处理课程存在理论高度抽象、缺少实践应用案例等问题，设计了一个病媒图像检测实验。该实验采用YOLOv5多目标检测深度框架，训练图像检测模型；对模型进行量化，移植到Android端检测系统，通过相册、拍照和摄像采集图像，调用模型检测。实验结果表明，该检测模型具有很好的性能，平均精度均值达96.9%，可满足实际工程需求。通过该实验，能够加深学生对深度学习检测模型移植的理解，锻炼运用深度学习网络解决实际工程问题的能力。
[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]
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] 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] 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] 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] 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] 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]
赵一名 沈明霞 刘龙申 陈佳 祝万军
【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YOLOv5s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YOLOv5s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YOLOv5s-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YOLOv5s-SE相较于原始YOLOv5s在融合数据集上的检测准确率提升了3.3%，达到了97.7%。【结论】改进后的YOLOv5s-SE保证了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。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
高云茜 邓三鹏
为实现草莓采摘机器人在温室中对草莓的快速、精确检测，该文提出一种yolov5-en算法。在原有yolov5基础上，首先对原始主干网络卷积操作并加入CBAM模块；其次，引入BiFPN模块进行多尺度特征融合；然后，使用直方图均化算法和Mosaic数据增强进行目标检测数据预处理；最后，优化K-means算法对训练数据集聚类分析，同时使用Focal loss损失函数构建yolov5-en目标检测网络。通过对比试验得出：与yolov5、Faster-RCNN ResNet101和Faster-RCNN VGG16模型相比，yolov5-en的mAP分别提升了3.41%、17.85%和14.40%，可达94.36%。通过采摘机器人模拟环境检测验证了该模型的可行性，且达到了应用水平，可为采摘机器人实时小目标检测提供支撑。
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