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摘要:
智慧农业病虫害检测技术发展迅猛,而对农作物具有危害的鸟类检测技术尚处于起步阶段,近年来由于生态改善,野鸡繁殖数量激增,其喜食小麦、玉米、红薯等农作物的种子与幼苗,对农业造成一定危害.该研究提出了一种适宜于嵌入式系统部署的人工智能野鸡识别方法.由于在野外环境下移动平台上部署,需采用轻量级网络,同时保证检测精度与实时性,因此,根据Tiny-YOLOV3轻量级目标检测网络基本结构,提出了一种针对野外复杂环境中出现野鸡的实时检测网络-增强型轻量级目标检测网络(Enhanced Tiny-YOLO,ET-YOLO),该网络特征提取部分加深Tiny-YOLOV3特征提取网络深度,增加检测尺度以提高原网络目标检测精度,网络检测层使用基于CenterNet结构的检测方式以进一步提高检测精度与检测速度.使用野外实地采集各种环境下出现的野鸡图像作为数据集,包括不同距离、角度、环境出现的野鸡共计6000幅高清图像制作数据集.试验结果表明,ET-YOLO在视频中复杂环境下出现的野鸡平均检测精度达86.5%,平均检测速度62帧/s,相对改进前Tiny-YOLOV3平均检测精度提高15个百分点,平均检测速度相对改进前Tiny-YOLOV3提高2帧/s,相对YOLOV3、Faster-RCNN与SSD_MobileNetV2主流代表性目标检测算法,平均检测精度分别提高1.5、1.1与18个百分点,平均检测速度分别提高38、47与1帧/s.可高效实时地对复杂环境下出现的野鸡进行识别,并且检测模型大小为56 MB,适宜于在农业机器人,智能农机所搭载的嵌入式系统上部署.
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文献信息
篇名 基于增强型Tiny-YOLOV3模型的野鸡识别方法
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 农业 人工智能 嵌入式系统 野鸡识别 ET-YOLO CenterNet检测结构
年,卷(期) 2020,(13) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 141-147
页数 7页 分类号 TN919.5
字数 5072字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.12.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 袁学松 电子科技大学电子科学与工程学院 27 112 7.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
农业
人工智能
嵌入式系统
野鸡识别
ET-YOLO
CenterNet检测结构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
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36
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