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基于yolov2深度学习网络的昆虫检测算法matlab仿真,并输出昆虫数量和大小判决

时间:2024-06-12 18:22:21浏览次数:28  
标签:YOLOv2 检测 网络 算法 matlab bboxes 昆虫 yolov2

1.算法运行效果图预览

 

 

 

 

 

2.算法运行软件版本

matlab2022A

 

3.部分核心程序

for i = 1:12          % 遍历结构体就可以一一处理图片了
    i
 
    figure
 
    img = imread([imgPath [num2str(i),'.jpeg']]); %读取每张图片 
    I               = imresize(img,img_size(1:2));
    [bboxes,scores] = detect(detector,I,'Threshold',0.48);
    S   = bboxes(:,3).*bboxes(:,4);
 
    if ~isempty(bboxes) % 如果检测到目标
        idx = [];
        idx1= find(S>900);
        idx2= find(S<=900);
        if isempty(idx1)==0
           I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes(idx1,:),scores(idx1),'Color', 'r',FontSize=10);% 在图像上绘制检测结果
        end
        if isempty(idx2)==0
           I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes(idx2,:),scores(idx2),'Color', 'y',FontSize=10);% 在图像上绘制检测结果
        end
    end
    NUM = length(scores);
    
 
    imshow(I, []);  % 显示带有检测结果的图像
    title(['昆虫数量:',num2str(NUM),',大:',num2str(length(idx1)),',小:',num2str(length(idx2))]);
    pause(0.01);% 等待一小段时间,使图像显示更流畅
    if cnt==1
       cnt=0;
    end
end
143

  

4.算法理论概述

       基于YOLOv2(You Only Look Once version 2)深度学习网络的昆虫检测算法,是一种实时、高效的物体检测方法,特别适合于快速识别和定位图像中的昆虫,进而统计昆虫数量并估计其大小。YOLOv2相较于初代YOLO,在保持实时性的同时显著提升了检测精度,这得益于其在网络结构、损失函数以及训练策略上的改进。

 

      YOLOv2的核心在于其统一的检测网络设计,它将目标检测任务视为一个回归问题,直接从完整图像预测边界框(bbox)和类别概率。相比YOLO,YOLOv2采用了几个关键升级:

 

 

 

      在应用到昆虫检测时,通过YOLOv2预测出的边界框和类别概率,可以直观地统计出图像中昆虫的数量。昆虫的大小可以通过边界框的宽度和高度直接得到,或者转换为实际尺寸(如果已知图像的物理尺寸和像素尺寸比例)。具体来说,若预测到的昆虫框尺寸为w×h像素,则昆虫大小的近似估计为:

 

 

 

       基于YOLOv2的昆虫检测算法,通过深度学习网络的强大特征提取能力,结合精心设计的网络结构和损失函数,能够在保证速度的同时,实现高精度的昆虫识别与计数。这种技术对于农业害虫监控、生态研究、以及公共卫生管理等领域具有重要的应用价值。通过持续优化网络参数和训练策略,可以进一步提升模型对不同种类、不同大小昆虫的检测能力。

 

标签:YOLOv2,检测,网络,算法,matlab,bboxes,昆虫,yolov2
From: https://www.cnblogs.com/matlabworld/p/18244489

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