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基于改进YOLOv4-tiny的茶叶嫩芽检测模型

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精准检测茶叶嫩芽是茶叶机械智能采摘的重要前提.针对茶叶大小不一、遮挡造成的小尺度嫩芽特征显著性弱、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv4-tiny的茶叶嫩芽检测模型.该模型在颈部网络添加52×52的浅层特征层以提高YOLOv4-tiny网络对小目标嫩芽的关注度,通过引入卷积块注意力机制(Convolutional block attention module,CBAM)以抑制背景噪声,提高嫩芽特征的显著性,采用双向特征金字塔网络(Bidirectional feature pyramid network,BiFPN)以融合不同尺度的特征信息,从而提出一个高性能轻量化的茶叶嫩芽检测模型YOLOv4-tiny-Tea.对同一训练集与测试集进行模型训练与性能测试,结果表明YOLOv4-tiny-Tea模型检测精确率和召回率分别为97.77％和95.23％,相比改进之前分别提高了5.58个百分点和23.14个百分点.消融试验验证了网络结构改进对不同尺度嫩芽检测的有效性,并将改进后的YOLOv4-tiny-Tea模型与3种YOLO系列算法进行对比,发现改进后的YOLOv4-tiny-Tea模型F1值比YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5l模型分别提高了12.11、11.66和6.76个百分点,参数量仅为3种网络模型的13.57％、13.06％和35.05％.试验结果表明,YOLOv4-tiny-Tea模型能有效提高不同尺度下嫩芽检测的精确率,大幅度减少小尺寸或遮挡嫩芽的漏检情况,在保持轻量化计算成本的基础上获得较为明显的检测精度,能够满足农业机器人的实时检测和嵌入式开发的需求,可以为茶叶嫩芽智能采摘方法提供参考.
Tea Buds Detection Model Using Improved YOLOv4-tiny

方梦瑞、吕军、阮建云、边磊、武传宇、姚青

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浙江理工大学信息学院,浙江 杭州 310018

中国农业科学院茶叶研究所,浙江 杭州 310008

浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江 杭州 310018

茶叶 嫩芽检测 YOLOv4-tiny 注意力机制 双向特征金字塔

现代农业产业技术体系建设项目浙江省领雁计划

CARS-192022C02052

2022

茶叶科学
中国茶叶学会

茶叶科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.594
ISSN：1000-369X
年,卷(期)：2022.42(4)
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