文摘针对养殖池塘内单环刺螠自动采捕和产量预测应用需求,提出一种基于深度学习的单环刺螠洞口识别方法,以适用于自动采捕船的嵌入式设备。该方法通过将YOLO v4的主干网络CSPDarkNet53替换为轻量型网络Mobilenet v2,降低网络参数量,提升检测速度,并在此基础上使用深度可分离卷积块代替原网络中Neck和Detection Head部分的普通卷积块,进一步降低模型参数量;选取带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR)增强算法进行图像增强;利用K-means++算法对数据集进行重新聚类,对获得的新锚点框尺寸进行线性缩放优化,以提高目标检测效果。在嵌入式设备Jetson AGX Xavier上部署训练好的模型,对水下单环刺螠洞口检测的平均精度均值(Mean average precision,mAP)可达92.26%,检测速度为36 f/s,模型内存占用量仅为22.2 MB。实验结果表明,该方法实现了检测速度和精度的平衡,可满足实际应用场景下模型部署在单环刺螠采捕船嵌入式设备的需求。
文摘为完成烟叶精选工艺流程中打叶复烤后破碎烟叶的进一步去梗,实现破碎烟叶中烟梗的自动化检测,文章提出基于改进YOLO v4的轻量化烟梗识别方法。在YOLO v4基础模型上先后进行通道剪枝和层剪枝,大幅简化模型结构,改进后模型存储空间下降了93.77%,模型平均精度均值(mean average precision,mAP)和前向运算时间与基础模型持平。与同类别算法相比,模型精度平均提升8.7%,模型参数量大幅缩减。实验结果表明该实验剪枝模型更具轻量化,识别效果更好,能够满足实际生产需求。
