Interactive Image-Based Aphid Counting in Yellow Water Traps under Stirring Actions

要約

現在の視覚ベースの排水トラップでのアブラムシ計数方法では、昆虫やその他の物体の密集に起因する遮蔽や視界の悪さによって引き起こされる過少計数という問題があります。
この問題に対処するために、我々はインタラクティブな撹拌動作による新しいアブラムシ計数方法を提案します。
インタラクティブな撹拌を使用して、黄色の排水トラップ内のアブラムシの分布を変更し、一連の画像をキャプチャして、Yolov5 に基づいて最適化された小型物体検出ネットワークを通じてアブラムシの検出と計数に使用します。
また、計数結果の信頼性を評価するための計数信頼性評価システムを提案します。
最終的な計数結果は、計数の信頼度に基づいて、すべてのシーケンス画像からの計数結果の重み付けされた合計です。
実験結果は、私たちが提案したアブラムシ検出ネットワークが元の Yolov5 を大幅に上回り、アブラムシ テスト セットで AP@0.5 で 33.9%、AP@[0.5:0.95] で 26.9% 向上したことを示しています。
さらに、私たちが提案する計数信頼性評価システムを使用したアブラムシ計数テストの結果は、静的計数方法に比べて大幅な改善を示し、手動計数結果とほぼ一致しています。

要約(オリジナル)

The current vision-based aphid counting methods in water traps suffer from undercounts caused by occlusions and low visibility arising from dense aggregation of insects and other objects. To address this problem, we propose a novel aphid counting method through interactive stirring actions. We use interactive stirring to alter the distribution of aphids in the yellow water trap and capture a sequence of images which are then used for aphid detection and counting through an optimized small object detection network based on Yolov5. We also propose a counting confidence evaluation system to evaluate the confidence of count-ing results. The final counting result is a weighted sum of the counting results from all sequence images based on the counting confidence. Experimental results show that our proposed aphid detection network significantly outperforms the original Yolov5, with improvements of 33.9% in AP@0.5 and 26.9% in AP@[0.5:0.95] on the aphid test set. In addition, the aphid counting test results using our proposed counting confidence evaluation system show significant improvements over the static counting method, closely aligning with manual counting results.

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