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2024年6月16日发(作者:)
doi:10.15889/j.issn.1002-1302.2023.14.028
姜国权,杨正元,霍占强,等.基于改进YOLOv5网络的疏果前苹果检测方法[J].江苏农业科学,2023,51(14):205-215.
基于改进YOLOv5网络的疏果前苹果检测方法
姜国权
1
,杨正元
1
,霍占强
1
,罗军伟
1
,赵翠君
2
(1.河南理工大学软件学院,河南焦作454000;2.河南理工大学资源环境学院,河南焦作454000)
摘要:为了实现自然环境下疏果前苹果的快速识别和精确定位,满足果园智能化种植需求,提出了一种基于改进
的YOLOv5深度学习的检测模型。首先,为了解决苹果的尺度大小不一带来的问题,改进目标检测层,在YOLOv5的
第17层之后对特征图进行上采样,在第20层将网络提取到的特征图与Backbone网络中的第2层特征图进行融合操
作,以生成不同尺寸的检测层。其次,为了克服复杂环境的影响,改进特征融合网络,使用BiFPN(BidirectionalFeature
PyramidNetwork))进行特征融合,来更有效地提取目标信息。最后,将采集到的苹果图像进行不同网络模型检测效果
对比试验。试验表明,改进的模型经过8274幅图像训练,在2759幅测试集上的检测准确率为94.2%,召回率为
952%,F4.7%;相比YOLOv3、YOLOv4、原YOLOv5网络,准确率分别提高了4.4%、7.0%、2.3%,F
1
值为9
1
值分别提
高6.1%、6.5%、2.6%;相比YOLOv3、YOLOv4网络,图像的检测速度分别提高了13.5、21.4ms/幅。结果表明,在保
证检测实时性的情况下,该方法可以有效识别复杂环境下的苹果。
关键词:改进YOLOv5;疏果前;目标检测;苹果检测;特征融合
中图分类号:TP391.41 文献标志码:A 文章编号:1002-1302(2023)14-0205-10
苹果是世界四大水果之一,中国是世界上最大
的苹果生产国和消费国。我国的苹果树种植主要
集中在北方,苹果主要产区分布在甘肃、陕西、河
南、山东等地,其中甘肃省天水市的花牛苹果肉质
1]
细且松脆,得到了中外专家和营销商的认可
[
。随
然可以将图像中的果实识别出来,但是受外部环境
条件影响较大,例如当光照条件不同、有物体遮挡
或者水果重叠的情况发生的时候,果实的检测效果
会受到影响。
目前深度学习技术在水果检测中得到了广泛
12-15]
应用,国内外学者对此进行了大量研究
[
。与传
着科技的发展,苹果种植也朝着规模化、机械化、精
2-4]
准化的方向发展
[
。苹果的检测问题在国内外已
统方法相比,基于深度学习的方法可以自动提取图
像的特征,利用提取到的特征来获得检测目标的类
别和位置信息,具有检测速度更快、精度更高、鲁棒
性更强的特点。深度学习目标检测算法主要分为
双阶段和单阶段2种类型。双阶段算法的核心思想
是,首先在图像中产生候选区域,然后对候选区域
进行检测,回归确定出目标的类别和位置信息,以
[16][17][18]
RCNN、Mask-RCNN、Fast-RCNN、
[19]
Faster-RCNN等为代表。王辉等提出一种基于
有较多的研究,但研究对象大都是成熟期的苹果,
对于疏果前苹果的识别研究尚不多见。实现疏果
前苹果检测,对自动化疏果、喷洒农药、施肥以及果
实生长情况的监测等智能化管理具有重要意义。
目前,国内外对水果检测进行了广泛研究,所
5-6]
使用的传统方法主要有色差法
[
、模糊C均值方
7]
法
[
、K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)方
8]
、支持向量机(SupportVectorMachine,法
[
[9-10]11]
SVM)、K-means聚类方法
[
等。以上方法虽
Mask-RCNN的单株柑橘树冠识别与分割的方法,
在复杂的果园图像中具有良好的识别与分割效
20]
果
[
。宁政通等提出一种基于Mask-RCNN的葡
收稿日期:2022-10-12
基金项目:国家自然科学基金(编号:61972134);河南省计算机视觉
与图像处理创新团队项目(编号:T2014-3)。
1969—),男,河北唐山人,博士,副教授,硕士生导作者简介:姜国权(
师,主要从事图像处理及模式识别研究。E-mail:jguoquan@
163.com。
通信作者:霍占强,博士,教授,硕士生导师,主要从事机器视觉及模
mail:hzq@hpu.edu.cn。式识别研究。E-
萄果梗识别与最优采摘定位的方法,提高了葡萄采
21]
。Yu等提出一种基于摘机器人的采摘效率
[
Mask-RCNN的草莓采摘机器人,与传统方法相比,
22]
该方法具有更好的普遍性和鲁棒性
[
。闫建伟等
aster-RCNN刺梨果实识别提出了一种基于改进F
方法,试验表明VGG16网络模型对自然条件下刺梨
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23]
果实的识别具有较高的准确率和实时性
[
。Gao相较于成熟期的苹果,疏果前的苹果检测存在
目标较小、颜色与背景相似的挑战。本研究以果园
中自然环境的苹果为研究对象,构建一个疏果前苹
OLOv5网络的果实果数据集,提出一种基于改进Y
检测方法。首先,为了解决目标尺寸大小不一的问
题,改进目标检测层,将尺度不同的特征图输入不
同的检测层进行多尺度检测,进而提高目标的检测
效果;其次,为了解决复杂背景的影响,采用
EfficientDet中提出的BiFPN特征融合网络替换原
网络中的PANet特征融合网络,显著提高了目标特
34]
征信息的提取效果
[
。
等提出一种基于Faster-RCNN的多分类苹果目标
检测方法,可以有效检测出所有不同种类的果实目
24]
。单阶段算法不需要进行中间层的候选区域标
[
提取,而是直接把特征提取、目标分类、位置信息回
归放在一个流程,相较于双阶段算法,单阶段算法
在保证检测准确率的情况下,检测速度也有了一定
的提升。较为经典的单阶段目标检测算法主要有
(SingleShotMultiBoxDetector,SSD)和(YouOnly
LookOnce,YOLO)系列等。彭红星等提出一种通用
改进SSD模型用于实现多种类水果的精准检测,为
25]
。张恩宇等提农业自动化采摘提供了新的方案
[
出一种基于SSD算法的青苹果识别方法,该方法将
26]
SSD深度学习算法和图像处理算法相结合
[
。王
1 试验数据
1.1 图像采集
本研究中的图像采集于甘肃省天水市甘谷县
021年5月12日大石镇花牛果园,采集时间是2
(晴)、5月13日(晴)、5月16日(阴)的08:30—
12:00及14:00—18:00。此时苹果的横径在30mm
以下,使用iphoneX手机多角度近距离(2m以内)
进行拍摄,共采集花牛苹果原图像1668幅,样本如
图1所示。
1.2 数据增强处理
少量的训练图像可能会导致深度学习算法的
过度拟合或者不收敛,而使用数据增强来增加训练
图像的数量可以用来克服这一缺陷。因此,从拍摄
的1668幅苹果图像中筛选出862幅,使用
MATLAB软件、Photoshop图像处理工具实现数据集
增强,增强方法有多角度旋转、水平镜像、垂直镜
像、亮度变化、模糊处理,数据增强效果如图2所示。
通过上述方法增强以后,训练数据集增加了15
倍,从862幅图像变为了13792幅图像。然后,借
助LabelImg软件对图像进行标签制作,使用
POSCALVOC2007数据集格式制作,生成“xml”文
件。最终,数据被分为训练集(60%)、验证集
(20%)、测试集(20%),如表1所示。
昱潭等提出一种基于改进SSD的灵武长枣目标检
测方法,可以很好地完成灵武长枣的目标检测任
27]
务
[
。薛月菊等提出一种未成熟芒果的YOLOv2
识别方法,设计了一个基于密集连接的Tiny-yolo
模型,该网络结构能够实现多层特征的复用和融
合,利用样本的前景区域来训练YOLOv2结构,以此
28]
来减小外界环境对检测效果的干扰
[
。唐熔钗等
提出一种基于改进YOLOv3网络的百香果实时检测
方法,具有良好的检测效果,为百香果实时检测提
29]
供了有效方法
[
。张兆国等提出一种基于改进
YOLOv4模型的马铃薯检测方法,该模型具有很强
的鲁棒性,可以在各种复杂环境下完成对马铃薯的
30]
检测
[
。Fan等提出一种基于YOLOv4深度学习算
法的实时苹果缺陷检测方法,该方法和初始的
YOLOv4模型相比,具有更好的时效性和更高的准
31]
确率
[
。王卓等提出一种改进YOLOv4的轻量级
苹果实时检测方法,该方法简化了网络的复杂程
32]
度,提高了模型的响应速度
[
。高芳芳等设计了一
种基于轻量级目标检测网络YOLOv4-tiny和卡尔
曼滤波跟踪算法的苹果检测与视频计数模型,该模
型可以帮助果农掌握苹果的数量,有助于科学化
33]
种植
[
。
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表1训练集、验证集和测试集
数据集
60%)训练集(
验证集(20%)
测试集(20%)
总数
8274
2759
2759
原图
526
168
168
旋转镜像
模糊
处理
幅
亮度
变化
于网络的深度和宽度不同。为了保证网络轻量化,
本研究选用YOLOv5s结构,该网络结构主要由4个
部分组成:Input端、Backbone端、Neck端、Head端,
网络结构如图3所示。首先,该网络的输入图像大
小为640×640,该阶段通常包含1个图像预处理阶
段。其次,对图像进行特征提取。然后,对提取到
eck端的进一步特征提的特征进行融合,经过在N
取,可以得到3种不同尺度的特征图,进一步提升特
征的多样性和鲁棒性。最后,将生成的特征图送入
不同的检测层,对目标图像生成相应的预测框并对
其进行非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,
NMS)处理,抑制掉得分低的预测框,检测出目标。
2054103020882576
697
697
347
347
680
680
867
867
2 改进YOLOv5网络模型
2.1 YOLOv5网络模型
YOLOv5有4种不同的网络结构:YOLOv5s、
YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,它们的不同之处在
YOLOv5的损失函数,由分类损失(Classification
Loss)、置信度损失(ConfidenceLoss)、定位损失
(LocalizationLoss)3个部分组成。其中采用二元交
叉熵损失函数(BCELoss)来计算检测物体的置信
度损失和分类损失,定位损失函数采用完全交并比
损失函数(CompleteIntersectionoverUnionLoss,
CIOULoss),如公式(1)所示。
其中“CIOU”表示网络中预测框和真实框之间
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的交并比,表示真实框和预测框2个框中心点之
ρ
gt
间的欧氏距离,b、b表示预测框、真实框的中心点,
tt
h、w分别表示预测框的高度、宽度,h、w分别表示
可以用来检测尺寸为8×8、16×16、20的特征图,
32×32以上的目标。3个检测层的模型对于较大的
目标检测效果较好,但对于较小尺寸的苹果目标,
检测率有所降低。因此,本研究对原来检测层做如
1)在YOLOv5的第17层之后,继续对特征下改进:(
图进行上采样,这样可以使得特征图扩大,有助于
提取不同尺度果实的特征信息;(2)在第20层,将
网络提取到的大小为160×160的特征图与
Backbone网络中的第2层特征图进行Concat融合
操作,获得尺寸为64×64的特征图。这样,模型最
终会生成4个不同尺度的特征图,送入不同检测层
能够进行多尺度检测,提高了检测效果。
2.2.2 改进特征融合网络 FPN(FeaturePyramid
Networks)主要分为以SSD为代表使用的无融合网
络(图4-a);以FasterRCNN、MaskRCNN、YOLOv3
为代表使用的自上而下的单向融合网络(图4-b);
以YOLOv5为代表使用的简单双向融合网络(图
4-c)。PANet的提出证明了双向融合的有效性,但
PANet的双向融合将其他层的信息直接进行融合,
会融入一些非目标的特征信息,因此出现了更复杂
的双向融合网络。各种融合网络结构如图4所示。
真实框的高度、宽度。公式“IOU”计算如公式(2)
所示。公式(1)中的v如公式(3)计算,用来表示预
测框和真实框之间的高宽比差异,如果高宽比一
致,v=0;v越大,差距越大。公式(1)中的系数
α
表
示权重,系数
α
的计算如公式(4)所示。
2gt
b,b)
ρ
(
L1-IOU++v;
α
CIOU
=
2
c
(1)
(2)
A
∩
B
IOU=;
A
∪
B
gt
ww
4
rctan
g
-arctan
v=
2
a
;
h
h
t
π
()
(3)
(4)
v
。
α
=
(1-IOU)+v
2.2 改进YOLOv5网络模型
2.2.1 改进目标检测层 原始的YOLOv5网络中,
head端有3个检测层,对应3组初始化的anchor
值,输入分辨率为640×640像素的图像,经过特征
提取最终提取到尺度分别为80×80、40×40、20×
本研究使用的BiFPN特征融合网络属于复杂
双向融合网络(图4-d),用它来代替YOLOv5中的
PANet特征融合网络。特征融合网络用来聚合不同
分辨率的特征,PANet网络在特征融合阶段时所有
输入节点的权重都是均等的,在进行融合时只是简
单的相加。实际情况是特征的分辨率不同,对融合
后的输出特征贡献值是不一样的,这就需要对不同
特征节点的输入赋予不同的权重。BiFPN一方面使
用快速归一化融合,针对融合的各个尺度特征增加
一个权重,调节每个尺度的贡献度;另一方面,由于
单边输入的结点没有进行特征融合,对于最后的融
合贡献少,因此,移除了单边输入的结点。BiFPN结
构如5所示。
BiFPN特征融合网络集成了双向跨尺度连接和
快速归一化融合,以BiFPN的第6层的特征融合为
td
例,其中公式(5)中的P级
6
是自顶向下路径上第6
的中间特征;w、wResize操作
12
是得到的权重参数;
是下采样操作;是一个小值,以避免数值不稳定;
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td
w′、w′、w′是对权重值w、w、wP
123123
求导;
6
是自顶
向下路径上第6级的中间特征;Resize操作是下采
样操作。所有其他特征都以类似的方式构建。使
iFPN特征融合网络可以有效抑制与疏果前绿用B
色苹果颜色相近的背景信息,可以提取更多有用信
息进行融合,从而提高检测效果。
inin
wPwResize(P
1
×
6
+
2
×
7
)
P=Conv
ww
1
+
2
+
td
6
[]
(5)
intdout
w′×Pw′×Pw′×Resize(P
16
+
26
+
35
)
P=Conv。
w′+w′+w′+
123
out
6
[]
(6)
改进目标检测层的基础上,用BiFPN特征融合
in
P
7
是自顶向下路径上第7级的输入特征。公式
out
(6)中P级的输出特征;
6
是自底向上路径上第6
网络代替YOLOv5中的原始PANet特征融合网络,
改进后的YOLOv5结构如图6所示。
3 模型训练
3.1 试验时间和地点
试验于2021年9月至2022年7月在河南理工
大学软件学院图像视觉研究所完成。
3.2 试验平台
本试验条件为:Ubuntu18.04、64位操作系统,
采用Pytorch框架。计算机配置:台式计算机,
TM
GeForceGTX2080ti显卡,12G显存;Intelore
C
i9-9900K处理器,主频3.60GHz,内存64GB,编
程语言是Python语言。
3.3 试验设计
试验中,造成苹果检测结果比预期低的原因主
要是检测距离变化导致目标尺度大小不一样;目标
颜色与背景颜色相近,容易造成误检或漏检。针对
上述问题,本研究通过以下几组试验来提升模型的
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检测效果:(1)将YOLOv5模型从3个检测层变为4
个,多尺度检测不同尺度的苹果;(2)将YOLOv5中
ANet特征网络替换为BiFPN特征网络分别进的P
行识别对比。
3.4 试验参数设置
在试验中,特征提取网络初始权重使用预训练
olo5s.pt,可以减少模型训练的计算成本和时好的y
模型间。试验按照表2所示初始化模型训练参数,
的训练次数Epochs设为300;训练批次大小设为8;
输入图片的大小按照初时的640×640;学习率为
0.01;置信度阈值Conf_thres设为0.25,IOU阈值设
.45。为0
表2 训练参数设置
参数
Epochs
Batch_size
Img_size
Learn_rate
Conf_thres
Iou_thres
值
300
8
640×640
0.01
0.25
0.45
3.5 试验指标
本研究使用精度(precision,P)、召回率(recall,
R)、平均精度(averageprecision,AP)及每幅图像的
检测时间等评价指标。
TP
P=;
FPTP+
TP
R=;
TP+FN
P×R
F2×;
1
=
P+R
AP=P(R)dRs。
0
能,验证改进后YOLOv5网络模型的优越性,采用相
同的数据集和配置对改进前后的YOLOv5算法和主
流的一阶段目标检测算法YOLOv3、YOLOv4进行对
比试验,各模型检测效果如图9所示,试验结果对比
(7)
(8)
(9)
(10)
本研究方法在自制数据集如表3所示。可以看出,
上的检测精度(precision,P)为94.2%,相比
YOLOv3、YOLOv4、原YOLOv5算法,精确度分别提
高了4.4%、7.0%、2.3%。从检测精度来看,该方
法的精度均优于其他方法。同时,从检测速度上来
看,本研究算法比YOLOv3、YOLOv4算法分别快了
13.5、21.4ms/幅;与原YOLOv5算法相比,虽然检
.7ms/幅,检测精度却提升了2.3百分测速率慢了5
点。这表明,本研究提出的方法在检测速率未有很
大降低时,精确度有一定的提升。综合考虑,改进
后的方法在速度和精度上可以达到很好的平衡。
4.2 不同距离下检测结果与分析
实际检测过程中,采集距离的不同会造成待检
测目标比例大小不一样。为了分析目标比例大小
不一对识别检测精度的影响,选取部分数据进行测
试。果园中的果实按照果树与拍摄相机的距离可
分为近距离、中距离、远距离目标。其中近距离目
标以0.2m距离拍摄,中距离目标以0.5~0.8m距
离拍摄,远距离目标以1.0~1.2m距离拍摄。
∫
1
P表示准确率;R表示召回率;TP表示识别到式中:
的苹果的个数;FP表示误将背景识别为目标果实的
个数;FN表示未识别到的目标个数。
模型的训练损失值与迭代次数曲线如图7所
示,当训练到达300个epoch时Loss值趋于平缓。
R曲线如图8所示,其中横坐标是召回率训练的P
(recall,R),纵坐标是精度(precision,P),曲线越靠
近坐标(1,1)代表该模型的性能越好。
4 结果与分析
4.1 不同模型训练结果分析
为了分析改进后模型与不同检测模型的检测性
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表3 各模型在测试集上的结果
模型
YOLOv3
YOLOv4
YOLOv5
YOLOv5_4Anchors
YOLOv5_BiFPN
准确率召回率平均
F
速度
1
值
(%)(%)精度(%)
(
ms/幅)
%)
(
89.8
87.2
91.9
93.1
92.3
87.4
89.3
92.3
94.0
92.6
95.2
92.3
93.4
95.2
96.4
95.4
97.5
88.6
88.2
92.1
93.5
92.0
94.7
52.2
60.1
33.0
35.4
34.1
38.7
种模型对不同光照条件下的目标进行检测,检测效
果如图10所示(注:黄色框代表未检测到的目标)。
各模型的P、R、F所示。
1
指标如表5
表4 不同距离下测试目标数量
距离
近距离
中距离
远距离
待测目标数量(幅)
271
530
1016
(ours)94.2YOLOv5_4Anchors_BiFPN
为了更详细地对比不同拍摄距离下改进后的
YOLOv5模型与其他模型的检测效果,准备近距离、
中距离、远距离目标各20幅非训练集的图片,60幅
图片的待测目标数量如表4所示,使用YOLOv3、
YOLOv4、原YOLOv5、YOLOv5_4Anchors_BiFPN这4
试验数据显示,距离的不同会对果实识别产生
影响,近距离情况下采集图像目标的识别准确率为
98.5%,而远距离情况下采集图像目标的识别准确
率为90.3%。分析原因可能是拍摄距离、角度等因
素造成待检测目标比例变小,而模型在进行特征提
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表5 不同距离下的检测结果
距离
近距离YOLOv3
YOLOv4
原YOLOv5
YOLOv5_4Anchors
YOLOv5_BiFPN
(ours)YOLOv5_4Anchors_BiFPN
中距离YOLOv3
YOLOv4
原YOLOv5
YOLOv5_4Anchors
YOLOv5_BiFPN
(ours)YOLOv5_4Anchors_BiFPN
远距离YOLOv3
YOLOv4
原YOLOv5
YOLOv5_4Anchors
YOLOv5_BiFPN
YOLOv5_4Anchors_BiFPN(ours)
模型
F
准确率召回率
1
(%)(%)
(%)
93.2
95.8
95.9
98.4
97.9
98.5
92.1
91.4
91.7
92.7
92.3
94.7
82.7
84.6
89.7
90.2
90.0
90.3
85.1
86.4
90.4
94.5
92.6
98.2
84.2
86.4
88.3
93.6
93.2
95.8
83.1
86.4
86.1
90.4
89.5
91.3
88.9
90.4
93.2
96.4
95.3
98.3
88.0
88.8
90.0
93.1
92.8
95.3
82.9
88.7
87.9
90.3
89.8
90.8
取后生成的特征图尺寸较小,影响目标检测效果。
由于改进了目标检测层,对原模型17层之后的
特征图进行上采样,同时在第20层时,将网络提取
ackbone网络中的第2层特征图进到的特征图与B
入BiFPN融合网络,获得更大的特征图,这样就可
以改善尺度大小不一造成识别精度降低的问题。
改进后的模型在中、近距离对于目标的检测效果均
比原模型和其他模型要好。在远距离目标检测上,
OLOv5的检测效果相较于原YOLOv5也改进后的Y
有改善,但是检测速度有所下降,这是由于改进目
特征提取耗费更标检测层以后,多生成1个特征图,
多时间。在实际应用中,农业机器人的移动速度一
般较慢,所以检测速度的少许下降对于目标检测几
乎没有影响。
4.3 不同光照条件检测结果与分析
实际应用场景中会遇到不同的光照环境,为了
分析不同光照条件对目标识别的影响,以3种不同
光照情况下采集的数据为研究对象进行分析。选
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取的图像分为正常光、过曝光、逆光3种情况。
为了更具体地对比不同光照条件下改进后的
YOLOv5模型与其他模型的检测效果,准备正常光、
过曝光、逆光图片各20幅,这60幅图片的待测目标
数量如表6所示。为直观展示不同光照条件下的识
别效果,使用YOLOv3、YOLOv4、原YOLOv5、
YOLOv5_4Anchors_BiFPN这4种模型对不光照条件
下的目标进行检测,检测效果如图11所示,各模型
的P、R、F所示。
1
指标如表7
表6 不同光照下测试目标数量
光照条件
正常光
过曝光
逆光
待测目标数量(幅)
495
516
639
试验结果显示,光照不均匀的情况下要比正常
光照下的识别效果差一些,分析原因可能是在光照
不均图像中,由于目标区域的过曝或曝光不足,目
标与背景界限不明显或出现黑色区域,会造成部分
特征信息丢失,提取果实边缘特征信息的难度增
加,影响该区域部分果实的识别效果。
为了改善复杂环境对检测结果的影响,本研究
提出的模型在改进目标检测层以后,将原始的
PANet特征网络改为BiFPN特征网络。BiFPN网络
在进行特征融合对特征节点的输入赋予不同的权
重,针对融合的各个尺度特征增加1个权重,更有效
地提取目标的特征信息。从图11可以看出,改进后
的网络模型在正常光照和过曝光条件下的检测效
果是优于原YOLOv5与其他模型的。在逆光条件
下,改进后的网络模型检测效果强于原YOLOv5模
型,但偶尔也会出现漏检的情况。因此从试验数据
分析可知,改进后的YOLOv5模型更适合疏果前的
苹果检测任务。
5 结论
为了解决疏果前苹果的目标尺度不一和复杂
检测环境导致的果实检测效果不好的问题,本研究
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[6]ZhouR,DamerowL,SunY,etal.Usingcolourfeaturesofcv.
表7 不同光照条件下的检测结果
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F
准确率召回率
1
(%)(%)
(%)
90.2
92.7
95.7
97.0
96.6
97.7
83.2
86.8
90.2
92.3
91.0
93.2
79.8
86.6
89.6
90.3
91.2
91.5
88.3
87.0
90.9
92.1
91.1
93.7
79.4
82.6
80.4
83.5
80.6
85.5
80.2
75.7
75.6
75.6
81.5
84.0
89.2
89.8
93.3
94.5
93.8
95.7
81.2
84.6
85.0
87.7
85.5
89.2
80.0
80.8
82.0
82.3
86.1
87.7
光照条件
OLOv3正常光Y
YOLOv4
原YOLOv5
模型
YOLOv5_4Anchors
YOLOv5_BiFPN
YOLOv5_4Anchors_BiFPN(ours)
过曝光YOLOv3
YOLOv4
原YOLOv5
YOLOv5_4Anchors
YOLOv5_BiFPN
YOLOv5_4Anchors_BiFPN(ours)
逆光YOLOv3
YOLOv4
原YOLOv5
YOLOv5_4Anchors
YOLOv5_BiFPN
YOLOv5_4Anchors_BiFPN(ours)
自制数据集,在YOLOv5网络的基础上改进目标检
测层,使用BiFPN特征网络替换PANet特征网络,
生成多个特征图,利用多尺度检测进行大量试验。
结果表明,改进后的YOLOv5算法比原来的
YOLOv5在准确度、召回率、平均精度上分别提升了
23、2.9、2.3百分点,与现有一阶段检测网络相比,
该方法可以更有效地检测自然场景下的苹果。
但是该方法依然存在一定的局限性,目前只是
针对花牛苹果数据进行了试验,品种单一,缺乏普
遍性。在未来的工作当中,将采集更多品种、更多
高分辨率的苹果数据进行训练,进一步优化网络模
型,提高苹果目标的检测效率与速度,同时进一步
解决树枝、树叶遮挡等复杂环境下的果实检测问题。
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doi:10.15889/j.issn.1002-1302.2023.14.029
丁浩男,潘荣庆,吕浩能,等.叶面施用有机硒、有机硅对水稻累积镉、砷的影响[J].江苏农业科学,2023,51(14):215-220.
叶面施用有机硒、有机硅对水稻累积镉、砷的影响
丁浩男,潘荣庆,吕浩能,班国富,何 烨,凌华荣,张 强,黄智刚
(广西大学农学院/广西农业环境与农产品安全重点实验室,广西南宁530004)
摘要:为研究叶面施用有机硒、有机硅处理对不同种水稻品种富集重金属(砷、镉)的影响,选用10个晚稻品种及
有机硒(A)、有机硅(B)2种试剂进行田间试验,测定和分析各处理间水稻各部位砷、镉含量差异。结果表明:水稻各
个部位对重金属砷、镉的累积存在明显的差异。镉在水稻中的富集规律为茎>叶>稻米;砷在水稻中的富集规律为
叶>茎>稻米。喷施有机硒(A)、有机硅(B)后,水稻稻米砷含量相较于CK处理分别下降了17.0%、29.9%;稻米镉
含量分别下降了44.8%、44.2%,均显著低于对照处理。同时,喷施有机硒(A)后水稻叶镉含量相较于CK处理下降
了17.3%,喷施有机硅(B)后水稻叶砷含量相较于CK处理下降了17.9%,二者均显著低于CK处理。相较于CK处
理,试验所用试剂未对水稻茎砷、镉含量产生显著影响。喷施有机硒(A)、有机硅(B)后,根际土壤pH值及砷、镉含量
相较于CK处理差异不显著。研究表明,施用有机硒(A)、有机硅(B)均可以抑制砷、镉重金属在水稻稻米中的富集,
且有机硒(A)可以抑制重金属镉在水稻叶的富集,有机硅(B)可以抑制重金属砷在水稻叶的富集。
关键词:有机硒;有机硅;田间试验;重金属;水稻;镉;砷
中图分类号:S511.06 文献标志码:A 文章编号:1002-1302(2023)14-0215-06
水稻是我国主要的粮食作物,全国有60%左右
的人口将稻米作为主食,水稻安全生产对我国粮食
1]
。我国土壤重金属砷、镉污染严安全至关重要
[
重,2014年,原环保部和国土资源部联合发布的调
查公告显示,我国砷、镉点位污染超标率分别为
2]
27%、7.0%
[
。镉、砷是生物毒性很强,在土壤中
收稿日期:2022-09-28
基金项目:广西创新驱动发展专项(编号:桂科AA17204078)。
作者简介:丁浩男(1998—),男,山西朔州人,硕士研究生,主要从事
ail:2117392008@st.gxu.农业面源污染与生态治理研究。E-m
。edu.cn
通信作者:黄智刚,博士,副教授,主要从事农业面源污染与生态治理
研究。E-mail:19950048@gxu.edu.cn。
易于流动性的重金属元素,土壤重金属含量超过安
全值会造成土壤及耕地污染,对作物生长产生毒害
3-4]
作用
[
。土壤砷、镉污染修复和水稻作物的安全
种植问题亟待解决。
硅、硒是一种常见的金属元素,提高水稻植株
抵御逆境胁迫的能力,促进水稻新陈代谢顺利进
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