基于YOLOv5的粮仓害虫监测系统设计与实现

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粮食是社会稳定的根基,但是在粮食储藏过程中,因为害虫而导致的粮食损失达到数百万吨每年。如何快速有效的对粮仓害虫进行检测识别,是解决粮食储藏安全问题的关键一步。随着计算机视觉的发展,以机器学习的方式进行检测识别成为主流,但是检测速度慢并且鲁棒性不高,如何精准有效的检测粮仓害虫成为当务之急。论文提出采用改进的YOLOv5s网络对粮仓害虫进行检测识别,设计和实现了粮仓害虫监测系统。论文主要工作如下:1、提出基于注意力机制的多尺度特征融合网络BAR-YOLOv5。首先将Bi FPN特征金字塔结构融合到YOLOv5网络中,加强网络特征的融合,提高小目标的检测;将通道注意力机制和空间注意力机制引入到CSP模块中,增强网络对害虫图像关键特征的提取;根据Res Ne Xt残差单元特性,将分组卷积引入到CSP模块中,提高网络对害虫检测的精确率,同时降低网络计算量。在AI识虫数据集上进行测试,结果表明BAR-YOLOv5网络相比于YOLOv5网络,m AP由87.5%上升至91.1%。2、针对YOLOv5网络训练时间长且在害虫计数过程中存在多检问题,论文提出BARNMS-YOLOv5s粮仓害虫检测网络,对6类常见粮仓害虫在白色背景下进行检测和计数。采用迁移学习方法优化训练过程,使用DIo U对锚框进行筛选并对NMS算法执行流程进行优化,减少检测过程中害虫多检概率的发生。测试结果表明,BAR-NMS-YOLOv5s粮仓害虫检测网络训练时间减少了80%,m AP达到94.1%。3、基于BAR-NMS-YOLOv5s粮仓害虫检测网络,设计和实现了粮仓害虫监测系统,系统主要功能包括粮仓参数设置、诱捕器监测和粮仓巡检等。系统部署在阿里云服务器并进行测试,测试结果表明:系统各项功能满足实际需求,害虫计数误差率低,平均检测时间为0.33秒。
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