中国农业期刊集成服务平台

当前位置: 首页 > 文章 > 基于改进YOLOv7的油菜害虫识别研究农村经济与科技 2024,35 (2) 67-71

Position: Home > Articles > 基于改进YOLOv7的油菜害虫识别研究 Rural Economy and Science-Technology 2024,35 (2) 67-71

基于改进YOLOv7的油菜害虫识别研究

作者：

李勇;廖桂平

单位：

关键词：

YOLOv7;油菜害虫;深度学习;CFP-Net;ECA-Net;识别

摘要：

油菜害虫的精准识别是智慧油菜的重要一环.为解决当前研究中存在的油菜害虫识别准确率低、模型复杂度高等问题,采用基于改进的YOLOv7-CE算法进行油菜害虫识别.以YOLOv7 作为基础模型,在头部层添加用于实时语义分割的通道式特征金字塔(Channel-wise Feature Pyramid for Real-Time Semantic Segmentation,CFP-Net),在提升模型推理速度和识别精度的前提下减少了模型参数量和尺寸;在骨干网络层添加深度卷积神经网络的有效通道注意(Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks,ECA-Net),更进一步优化了模型,降低了参数量和计算量.以菜粉蝶、粘虫、黄曲条跳甲、菜蝽、蚜虫、蝼蛄 6 大常见虫害图像作为识别对象,通过深度学习框架pytorch对害虫图像进行训练.结果表明,添加了ECA-Net和CFP-Net的油菜害虫识别算法YOLOv7-CE准确率达 93.6%,且高于YOLOv7、YOLOv5m、YOLOv5x、Coordinate Attention-YOLOv7 和Transformer-YOLOv7 对照模型;改进的算法YOLOv7-CE参数量Params降低了 4.1 个指标,计算量FLOPs降低了66 个指标,输入图像尺寸为 640×640,帧频为 238 帧/s,模型权重大小缩减为 66.2 MB,有效降低了模型对计算机性能的依赖性.改进的YOLOv7-CE模型具有轻量化、泛化能力强、准确率高、识别速度快、鲁棒性好及损失率较小等特点.

相似文章

基于改进YOLOv7的复杂环境下红花采摘识别 [王小荣, 许燕, 周建平, 陈金荣] 农业工程学报 2023 (6) 169-176
基于优选YOLOv7模型的采摘机器人多姿态火龙果检测系统 [王金鹏, 周佳良, 张跃跃, 胡皓若] 农业工程学报 2023 (8) 276-283
基于YOLOv7模型改进的轻量级鱼类目标检测方法 [梅海彬, 黄政, 袁红春] 大连海洋大学学报 2023 (6) 1032-1043
基于YOLOv7的无人机影像稻穗计数方法研究 [王宏乐, 叶全洲, 王兴林, 刘大存, 梁振伟] 广东农业科学 2023,50 (7) 74-82
基于YOLOv7-Sim和无人机遥感影像的烟株数量检测 [耿利川, 王忠丰, 秦永志, 马莉] 中国烟草科学 2023,44 (4) 94-102
基于YOLOv7的车辆尾部灯光识别研究 [倪新帅, 李胜] 农业装备与车辆工程 2023 (10) 98-100
基于多尺度序列特征融合的林区害虫检测算法 [唐延龄, 韩巧玲, 赵玥, 刘卫平, 郑一力, 赵燕东, 徐钐钐] 林业科学 2025,61 (2) 21-30
Recognition of tea buds based on an improved YOLOv7 model [SongMengxue, LiuCe, ChenLiqing, LiuLichao, NingJingming, YuChuanyang] 国际农业与生物工程学报 2024,17 (6) 238-244
基于改进YOLOv7的农作物虫害识别 [黄诗锐, 王天一, 文韬, 周江龙] 中国农业科技导报(中英文) 2024,26 (11) 107-116
改进YOLOv7的水稻叶片病害检测算法研究 [邓楠, 方逵, 李成] 中国农机化学报 2024,45 (11) 196-201

导出引用

计量

文章访问数: 25

HTML全文浏览量: 0

PDF下载量: 0

基于改进YOLOv7的油菜害虫识别研究

相似文章

所属期刊

农村经济与科技

推荐期刊

中国农机化学报

农业工程学报