【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于改進(jìn)yolov9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，這種方法旨在通過先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別并分類各種外來入侵植物，有效支持生態(tài)監(jiān)控和農(nóng)業(yè)管理。
技術(shù)介紹
1、外來入侵植物對(duì)生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)構(gòu)成嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)的入侵植物檢測(cè)方法往往依賴人工巡檢，這不僅耗時(shí)耗力，而且難以實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的檢測(cè)。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在植物檢測(cè)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，其中yolo(you?only?look?once)系列算法因其實(shí)時(shí)檢測(cè)性能而受到廣泛關(guān)注。然而，現(xiàn)有yolo算法在處理高密度植物群體或相似物種時(shí)，檢測(cè)精度和效率仍存在一定不足。因此，需要對(duì)yolo算法進(jìn)行改進(jìn)，以提升對(duì)外來入侵植物的檢測(cè)能力。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、因此，本專利技術(shù)提供一種基于改進(jìn)yolov9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，以解決上述技術(shù)問題。
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采取以下技術(shù)方案：一種基于改進(jìn)yolov9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，包括以下步驟：
3、1)獲取外來入侵植物的圖像；
4、2)對(duì)獲取的外來入侵植物圖像進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建外來入侵植物數(shù)據(jù)集，并按照一定的比例分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；
5、3)建立改進(jìn)的yolov9網(wǎng)絡(luò)模型；
6、4)訓(xùn)練改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)模型；
7、5)利用訓(xùn)練后的模型對(duì)外來入侵植物的圖像進(jìn)行檢測(cè)，得到檢測(cè)結(jié)果，并進(jìn)行測(cè)試效果評(píng)估。
8、進(jìn)一步地，步驟1)中獲取
9、進(jìn)一步地，步驟2)中對(duì)采集到的外來入侵植物圖像進(jìn)行精確標(biāo)注，每個(gè)圖像標(biāo)注包括植物的物種名稱、位置和外形特征；將標(biāo)注后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像尺寸統(tǒng)一調(diào)整和顏色空間轉(zhuǎn)換，確保輸入數(shù)據(jù)的一致性和標(biāo)準(zhǔn)化，然后按照一定的比例分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。
10、進(jìn)一步地，步驟3)中在yolov9網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上，引入dynamicconv模塊替換yolov9模型主干網(wǎng)絡(luò)的下采樣模塊；嵌入tripletattention注意力機(jī)制模塊；使用mpdlou損失函數(shù)替代yolov9模型原始ciou損失函數(shù)。通過引入新的網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)和改進(jìn)的特征融合技術(shù)，增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜背景下小型或部分遮擋植物的識(shí)別能力。特別是，加入了具有自適應(yīng)感受野的dynamicconv卷積層，可以更好地捕捉植物的細(xì)節(jié)特征。tripletattention，以提高模型對(duì)目標(biāo)植物的焦點(diǎn)集中能力并抑制背景噪聲，從而提升檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。mpdiou損失函數(shù)不僅考慮了預(yù)測(cè)框與真實(shí)框之間的重疊度，還考慮了它們的形狀匹配度，使得模型在處理不規(guī)則形狀的植物時(shí)更加精確。
11、進(jìn)一步地，步驟4)中訓(xùn)練改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型包括：用多階段學(xué)習(xí)率調(diào)整策略和數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)和色彩變換，以適應(yīng)不同光照和環(huán)境條件下的植物圖像；使用多gpu并行處理技術(shù)加速模型的訓(xùn)練過程，縮短訓(xùn)練周期，提高訓(xùn)練效率；引入早停策略控驗(yàn)證集上的損失，當(dāng)連續(xù)數(shù)個(gè)訓(xùn)練周期損失未顯著下降時(shí)自動(dòng)終止訓(xùn)練，防止過擬合。
12、進(jìn)一步地，步驟5)中測(cè)試模型效果評(píng)估包括但不限于野外和實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的性能評(píng)估，使用標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)如精準(zhǔn)率(precision)、平均精確度(map)和檢測(cè)速度(fps)。使用混淆矩陣分析模型的分類性能，詳細(xì)記錄每種外來入侵植物的識(shí)別準(zhǔn)確率、誤識(shí)別率和漏識(shí)別率；對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)性測(cè)試，記錄處理單張圖像所需時(shí)間，以評(píng)估其在實(shí)際操作中的應(yīng)用潛力。
13、本專利技術(shù)的有益效果：
14、本專利技術(shù)的基于改進(jìn)yolov9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，通過在yolov9算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，提供了一種高效、準(zhǔn)確的檢測(cè)方案，對(duì)外來入侵植物的監(jiān)測(cè)具有顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，特別適用于大規(guī)模監(jiān)測(cè)和快速響應(yīng)環(huán)境，對(duì)生態(tài)保護(hù)和農(nóng)業(yè)安全管理具有重要意義。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于改進(jìn)YOLOv9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于改進(jìn)YOLOv9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟1)中獲取外來入侵植物的圖像具體包括：通過圖像采集設(shè)備拍攝目標(biāo)外來入侵植物獲得照片，所述照片中包含的是單物種外來入侵植物或多物種的外來入侵植物。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于改進(jìn)YOLOv9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟2)具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于改進(jìn)YOLOv9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟3)具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于改進(jìn)YOLOv9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述DynamicConv模塊能自適應(yīng)地調(diào)整卷積操作，根據(jù)輸入圖像中的特征密度和復(fù)雜度動(dòng)態(tài)改變核大小和形狀，以優(yōu)化處理效率和精度，使模型能更好地適應(yīng)不同背景和植物形態(tài)的變化；
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于改進(jìn)YOLOv9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述TripletAttention模塊通
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于改進(jìn)YOLOv9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述MPDIoU損失函數(shù)不僅通過考慮預(yù)測(cè)邊界框與真實(shí)邊界框之間的最大可能的交并比，還考慮了形狀對(duì)稱性，這使得損失函數(shù)在處理不規(guī)則形狀的植物目標(biāo)時(shí)更為有效，顯著提高了邊界框定位的準(zhǔn)確性；MPDIOU的計(jì)算過程如下所示：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于改進(jìn)YOLOv9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟4)的訓(xùn)練改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型包括：用多階段學(xué)習(xí)率調(diào)整策略和數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)和色彩變換，以適應(yīng)不同光照和環(huán)境條件下的植物圖像；
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于改進(jìn)YOLOv9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟5)的測(cè)試模型效果評(píng)估包括但不限于野外和實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的性能評(píng)估，使用標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)如精準(zhǔn)率(precision)、平均精確度(mAP)和檢測(cè)速度(FPS)；
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于改進(jìn)yolov9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于改進(jìn)yolov9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟1)中獲取外來入侵植物的圖像具體包括：通過圖像采集設(shè)備拍攝目標(biāo)外來入侵植物獲得照片，所述照片中包含的是單物種外來入侵植物或多物種的外來入侵植物。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于改進(jìn)yolov9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟2)具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于改進(jìn)yolov9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟3)具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于改進(jìn)yolov9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述dynamicconv模塊能自適應(yīng)地調(diào)整卷積操作，根據(jù)輸入圖像中的特征密度和復(fù)雜度動(dòng)態(tài)改變核大小和形狀，以優(yōu)化處理效率和精度，使模型能更好地適應(yīng)不同背景和植物形態(tài)的變化；
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于改進(jìn)yolov9算法的外來入侵植物檢測(cè)方法，其特征在于：所述tripletattentio...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：喬曦，黃宏濤，黃亦其，劉博，李再園，萬方浩，錢萬強(qiáng)，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院深圳農(nóng)業(yè)基因組研究所嶺南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學(xué)與技術(shù)廣東省實(shí)驗(yàn)室深圳分中心，
類型：發(fā)明
國別省市：
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