基于自适应注意力机制的复杂场景下牛脸检测算法

TP391.4; 牛面部检测与识别是牛场智能化养殖的关键,但由于牧场养殖环境的复杂性,牛脸检测会受到模糊、逆光和遮挡3种常见环境因素的严重干扰.针对此问题,该研究提出一种复杂场景下基于自适应注意力机制的牛脸检测算法,该算法首先针对 3种干扰因素分别设计了评价指标,并将 3种不同类型的评价指标通过模糊隶属度函数进行归一化,并确定自适应权重系数,真实反映目标所处场景的复杂性;之后,基于YOLOV7-tiny在主干特征提取网络引入一种注意力机制CDAA(composite dual-branch adaptive attention),设计通道和空间注意力并行结构,并融合自适应权重系数,有效加强相应...

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Published in农业工程学报 Vol. 39; no. 14; pp. 173 - 183
Main Authors 齐咏生, 焦杰, 鲍腾飞, 王朝霞, 杜晓旭
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 内蒙古工业大学电力学院,呼和浩特 010051 01.07.2023
大规模储能技术教育部工程研究中心,呼和浩特 010080
Subjects
算法
complex scenes
adaptive attention mechanism
机器视觉
复杂场景
牛脸检测
cattle face detection
自适应注意力机制
YOLOV7-tiny
machine vision
algorithm
Online AccessGet full text
ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.202304218

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Abstract TP391.4; 牛面部检测与识别是牛场智能化养殖的关键,但由于牧场养殖环境的复杂性,牛脸检测会受到模糊、逆光和遮挡3种常见环境因素的严重干扰.针对此问题,该研究提出一种复杂场景下基于自适应注意力机制的牛脸检测算法,该算法首先针对 3种干扰因素分别设计了评价指标,并将 3种不同类型的评价指标通过模糊隶属度函数进行归一化,并确定自适应权重系数,真实反映目标所处场景的复杂性;之后,基于YOLOV7-tiny在主干特征提取网络引入一种注意力机制CDAA(composite dual-branch adaptive attention),设计通道和空间注意力并行结构,并融合自适应权重系数,有效加强相应注意力分支的权重,提高网络在复杂场景下的特征提取能力,解决复杂场景下网络检测精度差的问题;最后,将图像场景评价指标引入损失函数,对大尺度网格损失函数的权重进行自适应调整,使网络在训练过程中更专注于数量较多的小型目标,从而提升网络整体的检测精度.为检测算法的有效性和实时性,在特定数据集上进行消融试验,并与多种经典检测算法进行对比,并移植至Jetson Xavier NX平台测试.测试结果表明,该算法检测精度达到 89.58%,相较于原YOLOV7-tiny网络,牛脸检测精度提高了7.34个百分点.检测速度达到62帧/s,在检测速度几乎不损失的条件下,检测效果优于原网络与对比网络.研究结果可为复杂场景下的牛脸高效检测提供参考.
AbstractList TP391.4; 牛面部检测与识别是牛场智能化养殖的关键,但由于牧场养殖环境的复杂性,牛脸检测会受到模糊、逆光和遮挡3种常见环境因素的严重干扰.针对此问题,该研究提出一种复杂场景下基于自适应注意力机制的牛脸检测算法,该算法首先针对 3种干扰因素分别设计了评价指标,并将 3种不同类型的评价指标通过模糊隶属度函数进行归一化,并确定自适应权重系数,真实反映目标所处场景的复杂性;之后,基于YOLOV7-tiny在主干特征提取网络引入一种注意力机制CDAA(composite dual-branch adaptive attention),设计通道和空间注意力并行结构,并融合自适应权重系数,有效加强相应注意力分支的权重,提高网络在复杂场景下的特征提取能力,解决复杂场景下网络检测精度差的问题;最后,将图像场景评价指标引入损失函数,对大尺度网格损失函数的权重进行自适应调整,使网络在训练过程中更专注于数量较多的小型目标,从而提升网络整体的检测精度.为检测算法的有效性和实时性,在特定数据集上进行消融试验,并与多种经典检测算法进行对比,并移植至Jetson Xavier NX平台测试.测试结果表明,该算法检测精度达到 89.58%,相较于原YOLOV7-tiny网络,牛脸检测精度提高了7.34个百分点.检测速度达到62帧/s,在检测速度几乎不损失的条件下,检测效果优于原网络与对比网络.研究结果可为复杂场景下的牛脸高效检测提供参考.
Author 齐咏生
王朝霞
焦杰
鲍腾飞
杜晓旭
AuthorAffiliation 内蒙古工业大学电力学院,呼和浩特 010051;大规模储能技术教育部工程研究中心,呼和浩特 010080
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Keywords 算法
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Snippet TP391.4; 牛面部检测与识别是牛场智能化养殖的关键,但由于牧场养殖环境的复杂性,牛脸检测会受到模糊、逆光和遮挡3种常见环境因素的严重干扰.针对此问题,该研究提出一种复杂...
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Title 基于自适应注意力机制的复杂场景下牛脸检测算法
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