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基于自纠正NMS-ByteTrack的套袋葡萄估产方法

发布时间： 2023-11-16

重庆师范大学等单位吕佳、张翠萍、刘琴与李帅军发表了“基于自纠正NMS-ByteTrack的套袋葡萄估产方法”的文章，针对套袋后的葡萄体积增加和葡萄叶片表面积大容易出现重叠遮挡，及人工拍摄视频的速度不稳定可能导致套袋葡萄目标丢失的问题，该研究提出一种基于自纠正NMS(non-maximum suppression)-ByteTrack的套袋葡萄估产方法。该方法首先通过目标检测方法YOLOv5s检测视频中的套袋葡萄，将检测阶段的NMS操作后置到追踪阶段，保留因遮挡而被过滤的果实检测框；其次在ByteTrack的基础上加入相机运动补偿和改进的卡尔曼滤波算法，以自动纠正果实预测框的位置并进行追踪；最后提出一种划线计数策略对套袋葡萄自动计数。试验结果表明，该方法的多目标追踪准确率、多目标追踪精度和ID调和平均数分别为64.6%、82.4%和80.8%，相比ByteTrack分别提高了1.7、1.0和4.1个百分点，平均计数精度达到82.8%。因此，基于自纠正NMS-ByteTrack的估产方法能有效解决套袋葡萄的追踪计数问题，实现对套袋葡萄更精确地估产。

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来源于：吕佳，张翠萍，刘琴，等. 基于自纠正NMS-ByteTrack的套袋葡萄估产方法[J]. 农业工程学报，2023，39（13）：182-190.