基于机器视觉的温室蓝莓花期蜜蜂授粉监测

作者：胡玲艳; 孙浩; 徐国辉; 郭睿雅; 郭占俊; 陈鹏宇; 裴悦琨; 汪祖民^*

来源：华中农业大学学报, 2023, 42(03): 105-114.

DOI：10.13300/j.cnki.hnlkxb.2023.03.013

• 机器视觉
• 改进泊松融合
• YOLOv5
• 注意力机制
• Transformer
• CARAFE

为评估日光温室蓝莓开花窗口期内授粉蜜蜂投放量的合理性，基于机器视觉对蓝莓的蜜蜂授粉次数进行统计。针对检测环境复杂、目标尺度小、易被遮挡等问题，对数据集进行改进泊松融合数据增强处理；并优化设计YOLOv5模型结构，通过引入GAM注意力机制和Transformer模块，增强模型特征提取能力，特征金字塔网络采用BiFPN结构及CARAFE模块补充上下文信息；使用EIoU损失函数和Soft NMS边界框筛选算法，提高边界框的定位精度，解决目标遮挡漏检问题。结果显示，改进后网络的平均精度均值达到96.6%，较原网络提高3.5个百分点，在GPU上对单张蓝莓授粉图像的平均检测时间为11.4 ms。研究结果表明，本研究建立的模型的识别准确度、检测速度及鲁棒性能满足对蓝莓的蜜蜂授粉次数的实时监测。

• 出版日期2023