【摘 要】
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[目的]玉米雄穗在玉米生产及品种鉴别等方面具有重要的作用,其性状在一定程度上也和产量相关,自动监测玉米抽雄期能有效观察玉米生长状况,现阶段的玉米雄穗检测方法无法很好地完成实时检测任务,从而提出一种兼顾检测精度与检测速度的新检测模型.[方法]使用无人机在中国西南地区的玉米农田采集数据样本,对数据样本进行处理,共得到1000张有效数据,使用LabelImg软件标注出样本中雄穗的位置和大小.为使试验模拟出复杂环境下的玉米雄穗在不同气候与光照呈现出不同的特征,随机采用镜像对称、仿射变换、高斯加噪、对比度变化的方式
【机 构】
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重庆师范大学 计算机与信息科学学院,重庆 401331;重庆市数字农业服务工程技术研究中心,重庆 401331
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[目的]玉米雄穗在玉米生产及品种鉴别等方面具有重要的作用,其性状在一定程度上也和产量相关,自动监测玉米抽雄期能有效观察玉米生长状况,现阶段的玉米雄穗检测方法无法很好地完成实时检测任务,从而提出一种兼顾检测精度与检测速度的新检测模型.[方法]使用无人机在中国西南地区的玉米农田采集数据样本,对数据样本进行处理,共得到1000张有效数据,使用LabelImg软件标注出样本中雄穗的位置和大小.为使试验模拟出复杂环境下的玉米雄穗在不同气候与光照呈现出不同的特征,随机采用镜像对称、仿射变换、高斯加噪、对比度变化的方式对数据样本增强至11000张,以此制作数据集.选用检测精度高但参数量和计算量较大的YOLOv4作为检测的基准模型,为了减少模型参数量与计算量,更好地完成雄穗实时检测任务,新的检测模型使用轻量级神经网络GhostNet替换YOLOv4的主干特征提取网络,在加强特征提取网络中使用深度可分离卷积模块替代普通卷积模块,并将激活函数更换为稀疏性较强的ReLU6,从而有效地进行轻量化.[结果]轻量化后的新模型参数量为43.4 MB,计算量为3.55 GFLOPs,仅占原基准模型YOLOv4的1/5与1/8.将数据集按照9:1的比例划分训练集与测试集进行实验,原基准模型YOLOv4的检测精度为94.72%,检测速度为37.86 f/s;Faster-RCNN的检测精度为77.18%,检测速度为10.82 f/s;CenterNet的检测精度为89.91%,检测速度为44.6 f/s;新模型在检测精度上达到了95.37%,检测速度上达到了47.55 f/s.[结论]综合对比各个模型的精度、检测速度、模型参数,新模型的各项指标都优于其他检测模型,所以新模型更适合部署在无人机平台上进行玉米雄穗的实时检测.
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