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[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] 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] 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] 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] 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] 海洋水产研究  [作者] 刘娇  曲克明  刘海英  朱建新  李健  马德林  
采用现场试验方法研究了工厂化养殖水环境基本特征,并与室外土池对虾养殖环境进行了对比分析。研究结果表明,对虾工厂化养殖水环境的基本特征为:水温、盐度和DO完全可以人为控制;pH和Chla在短时间内可以被人工调控,但无法在长时间尺度内控制其变化趋势和变化幅度;而氮、磷营养盐的浓度和变动则无法人工控制。与对虾室外土池养殖相比,工厂化养殖水体中水温、盐度和DO的变动较小,其平均值的差异非常显著;pH的变动较大,其平均值显著高于室外养殖池水体;Chla含量较高,与室外养殖相比无显著差异;水体中氮、磷营养盐含量均在较低的浓度范围内波动,而且其平均值在两种养殖模式下差异均不显著。其中,NO3-N是DIN的主...
[期刊] 海洋水产研究  [作者] 刘海英  曲克明  张前前  李健  
对工厂化养殖凡纳滨对虾和土池养殖中国对虾过程中的各耗氧因子进行了研究。结果表明,在中国对虾的土池养殖环境中,对虾耗氧量、水柱和底质耗氧量分别占总耗氧量的3.74%、17.35%和78.91%;在凡纳滨对虾的工厂化养殖环境中,对虾耗氧量占总耗氧的72.67%,水柱耗氧占27.33%。在对虾的工厂化养殖中,对虾耗氧是最大的耗氧因子;而土池养殖后期,底质耗氧是主要耗氧因子。
[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] 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] 上海海洋大学学报  [作者] 施永海  张根玉  刘建忠  朱雅珠  张海明  朱晓东  
根据室内工厂化养殖斑节对虾的体长和体重数据,对其生长特性及规律进行了研究。结果表明,其体长和体重呈幂函数关系:W=1.475×10-5L2.9925,b接近于3,呈等速生长;其生长分快速生长期(42~70日龄)、稳定生长期(70~98日龄)、生长衰老期(98日龄以后)3个时期,各生长阶段的肥满度差异显著(P
[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。
[期刊] 淡水渔业  [作者] 王芳  刘小召  冯骞  白静  刘秋凤  田海峰  孟彦  肖汉兵  
在工厂化养殖条件下,研究了养殖密度对2~5龄大鲵(Andrias davidianus)摄食与生长的影响。结果表明:2龄大鲵适宜养殖密度为27尾/m2,该组特定生长率显著高于9尾/m2组、18尾/m2组(P
[期刊] 中国水产科学  [作者] 李玉全  李健  王清印  张海艳  
本实验设置300尾/m3、600尾/m3、1200尾/m3和1800尾/m34个养殖密度,探讨了工厂化对虾养殖池中养殖密度对氮磷收支的影响。结果表明,饵料对系统氮、磷的贡献率分别为84.3%~98.3%和93.2%~97.3%,且随养殖密度的增加而提高;通过水层输出的氮、磷分别为总输出量的27.5%~36.3%和8.4%~23.9%,通过底泥沉积的氮、磷分别为总输出量的30.9%~43.9%和51.5%~62.3%。结果说明,在系统氮磷的总输出中,水层输出和沉积均占到了相当的比重,相比较而言,沉积作用更为重要。养殖密度增加会在一定程度上降低水层和提高底泥沉积的氮磷量;总氮磷的投入中有14.5%...
[期刊] 海洋水产研究  [作者] 李玉全  李健  王清印  刘德月  
从浮游植物、浮游动物、底栖生物、水质因子4个方面对工厂化对虾养殖和池塘对虾养殖生态系统的差异进行了观察和分析。结果表明,工厂化对虾养殖系统中浮游植物、浮游动物及底栖生物的丰度均低于池塘对虾养殖系统(分别为22815个/ml
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