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申请/专利权人：江苏大学

摘要：本发明公开了改进YOLOv5目标检测模型构建方法及用于茶嫩芽识别与采摘点定位方法，构建改进的YOLOv5目标检测模型，通过在Backbone模块中设计改进的CSPDarknet53结构，改进的CSPDarknet53结构是在DarkNet53网络的基础上引入了Nonlinearmapping结构，对特征图进行特征提取。此外利用改进的YOLOv5目标检测模型对图像进行预测，输出茶叶嫩芽的目标检测和采摘区域的语义分割图；基于预测结果计算采摘点；最后输出带有采摘点信息的茶叶嫩芽图像，实现对茶叶嫩芽识别与采摘点定位。

主权项：1.一种改进的YOLOv5目标检测模型构建方法，其特征在于，包括如下部分：步骤1，构建改进的YOLOv5目标检测模型结构，包括Backbone模块、Neck模块、Detecthead模块和Segmenthead模块；所述Backbone模块包括Focus结构和改进的CSPDarknet53结构；改进的CSPDarknet53结构是在DarkNet53网络的基础上引入了Nonlinearmapping结构，对特征图进行特征提取；改进的CSPDarknet53结构包括CBL模块、第一CSP1_X模块、第二CSP1_X模块、第一CSP_Res8模块、第二CSP_Res8模块、第一Nonlinearmapping模块、第一Nonlinearmapping模块构成；改进的CSPDarknet53结构的输入依次经过CBL模块、第一CSP1_X模块、第二CSP1_X模块，第二CSP1_X模块的输出一方面输入第一Nonlinearmapping模块得到特征图，另一方面输入第一CSP_Res8模块；CSP_Res8模块的输出一方面输入第二Nonlinearmapping模块得到特征图；另一方面输入第二CSP_Res8模块得到特征图；Neck模块包括空间金字塔池模块SPP、3个注意力模块CBAM和特征金字塔网络FPN组成；将Backbone模块的最后一层的输出特征图作为空间金字塔池模块的输入，空间金字塔池模块的输出经过第一注意力模块的处理；将Backbone模块的倒数第二层的输出特征图作为第二注意力模块的输入；将Backbone模块的倒数第三层的输出特征图作为第三注意力模块的输入；第一注意力模块的输出结果输入进特征金字塔网络的顶层；第二注意力模块的输出结果输入进特征金字塔网络的第二层；第三注意力模块的输出结果输入进特征金字塔网络的第三层；注意力模块是将通道注意力机制和空间注意力机制进行结合；通道注意力机制的实现分为两个部分，对输入进来的单个特征层，分别进行全局平均池化和全局最大池化，之后对平均池化和最大池化的结果，利用共享的全连接层进行处理，处理后的两个结果进行相加，取sigmoid激活函数，获得输入特征层每一个通道的权值后，将权值乘上原输入特征层；空间注意力机制对输入进来的特征层，在每一个特征点的通道上取最大值和平均值。之后将这两个结果进行堆叠，利用一次通道数为1的卷积调整通道数，然后取sigmoid，此时获得输入特征层每一个特征点的权值，在获得这个权值后，将这个权值乘上原输入特征层；Detecthead模块包括路径聚合网络PANet和YOLOv5目标检测头；Segmenthead模块的输入是FPN的底层特征图，输出采摘区域的像素级语义分割图；步骤2，准备训练数据集，并利用训练数据集对改进的YOLOv5目标检测模型进行训练。

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百度查询： 江苏大学 改进YOLOv5目标检测模型构建方法及用于茶嫩芽识别与采摘点定位方法