【毕业设计选题】基于深度学习的柑橘果实目标检测系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能

目录

前言

   📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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     选题指导:

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    大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

    🎯基于深度学习的柑橘果实目标检测系统

设计思路

一、课题背景与意义

   柑橘是我国消费量最大的水果之一，为实现柑橘的产量预测，对于柑橘果实的精准识别研究至关重要。对自然环境下柑橘果实识别为研究自然环境下自主采摘机器人对柑橘果实的快速识别技术，实现柑橘的早期产量预测，提出一种基于YOLOv5算法的柑橘果实识别方法。

二、算法理论原理

为 了得到较好的训练结果，采用 YOLOv5s 网络进行学习。YOLOv5 模型主要分为 Backbone、Neck、Head 这 3 大部分。目标检测网络YOLOv5的主要组成部分:

• Backbone是网络的主干部分，包括Focus、Conv、C3和SPP模块，用于提取图像特征。
• Neck部分通过特征金字塔和路径聚合网络结构，实现特征的融合和传递。
• Head采用YOLOv5的检测结构，通过将不同大小的特征输入Detect模块，实现对大、中、小体型目标的识别。这些组件的结合使得YOLOv5网络具有强大的目标检测能力。

2.1 优化边框损失函数

   损失函数的选择对模型的收敛效果影响较大，选择合适的损失函数可获得更好的检测效果。在输出端部分，YOLOv5中采用GIoU作为损失函数，实线框A表示目标的定位框，虚线框B表示预测框，O为两个框之间的交集，U则为并集，IoU是交集与并集之比，还可以计算出包围A、B的最小包围框C。

   LGIoU_loss的梯度绝对值随着GIoU的增大而减小，当预测框和目标框之间的距离较大时，更大的梯度绝对值（即更小的GIoU值）对训练过程更有利。

2.2 目标检测

   柑橘目标检测网络训练的流程包括数据收集和标注、数据预处理、划分训练集和验证集、特征提取、构建目标检测模型、定义损失函数、模型训练、模型评估、参数调优和模型部署。通过这些步骤，我们可以训练出一个能够准确检测柑橘目标的模型，用于自动化柑橘相关任务的实现。

相关代码：

# 加载预训练的Faster R-CNN模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

# 定义类别标签
class_labels = ['background', 'object']

# 加载图像并进行预处理
image = cv2.imread('image.jpg')
image_tensor = F.to_tensor(image)
image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0)

# 使用模型进行推理
with torch.no_grad():
    # 提取不同尺度的特征
    features = model.backbone(image_tensor)

    # 对大尺度特征进行目标识别
    predictions_large = model.roi_heads(features['0'])
    boxes_large = predictions_large[0]['boxes']
    labels_large = predictions_large[0]['labels']
    scores_large = predictions_large[0]['scores']

    # 对中尺度特征进行目标识别
    predictions_medium = model.roi_heads(features['1'])
    boxes_medium = predictions_medium[0]['boxes']
    labels_medium = predictions_medium[0]['labels']
    scores_medium = predictions_medium[0]['scores']

三、检测的实现

3.1 数据集

   实验数据集的数据来源为柑橘果园拍摄的中柑橘图片以及网络上采集的柑橘图片数据，共收集3000张，包含不同的分辨率和场景，按照1∶2∶7的比例进行随机划分成验证集、测试集、训练集。为了丰富检测数据集，采用Mosaic数据增强，对训练集采用随机裁剪、缩放、旋转的方式进行拼接，增加算法的鲁棒性。

3.2 实验环境搭建

   基于Pytorch框架，模型训练通过GPU加速，在NVIDIA Quard P4000 GPU，CUDA10.2环境下完成，使用随机梯度下降（SGD）优化器对网络参数进行迭代更新，训练6000个epoch，动量参数设为0.9，批大小为32，初始学习率为0.001，权重衰减系数为0.005。

3.3 实验及结果分析

   为了验证算法对柑橘果实的识别效果，使用召回率、精确率及平均精度均值mAP（IoU阈值为0.5～0.95时）作为评价指标。优化的LEIoU损失函数的各项指标均有所提升，主要是在损失函数中进行梯度变化的优化，对训练过程更加有利，从而使最终的检测精度更高。

   算法不仅检测出了小的柑橘，还检测出了重叠部分的小柑橘。由此得出，改进损失函数后的模型训练效果更好。

相关代码如下：

# 定义类别标签
class_labels = ['background', 'orange']

# 加载图像并进行预处理
image = cv2.imread('image.jpg')
image_tensor = F.to_tensor(image)
image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0)

# 使用模型进行推理
with torch.no_grad():
    predictions = model(image_tensor)

# 处理模型的预测结果
boxes = predictions[0]['boxes']
labels = predictions[0]['labels']
scores = predictions[0]['scores']

# 遍历每个预测结果并绘制边界框
for box, label, score in zip(boxes, labels, scores):
    # 获取边界框坐标和类别标签
    xmin, ymin, xmax, ymax = box.tolist()
    class_label = class_labels[label]

    # 绘制边界框和类别标签
    cv2.rectangle(image, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, class_label, (xmin, ymin - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Detection Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

实现效果图样例

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最后