【摘 要】
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我国是苹果产出最多的国家,苹果产量占比一直呈现上升趋势。苹果采摘作业具有显著的劳动力密集性特征,导致采摘过程中人工成本花销占比高。随着近年来农村劳动人口的大量流失,劳动人口短缺现象日趋严峻,实现苹果的自动化采摘变的越加迫切。苹果采摘机器人作为一种高效的,全新的生产作业方式,对改善农民生活水平,加快农业转型,建设农业现代化具有重要意义。而快速、精确地识别苹果,是机器人采摘果实成功的关键,本文针对实际
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我国是苹果产出最多的国家,苹果产量占比一直呈现上升趋势。苹果采摘作业具有显著的劳动力密集性特征,导致采摘过程中人工成本花销占比高。随着近年来农村劳动人口的大量流失,劳动人口短缺现象日趋严峻,实现苹果的自动化采摘变的越加迫切。苹果采摘机器人作为一种高效的,全新的生产作业方式,对改善农民生活水平,加快农业转型,建设农业现代化具有重要意义。而快速、精确地识别苹果,是机器人采摘果实成功的关键,本文针对实际复杂果园环境中苹果的快速、精确识别问题,从提升算法检测精度、轻量化模型等方面展开了研究,并提出了一种基于改进YOLOv4的苹果目标检测方法,主要工作包含以下几点:1、目标检测算法的选择。阐述了当前深度学习中基于候选区域和基于边框回归两大类中的典型算法的检测原理及其网络特点,说明了YOLO算法的检测优势,为本文确定YOLOv4算法为苹果检测基础算法奠定了理论基础。2、改进多尺度结构及边框去冗余算法。针对YOLOv4对复杂环境下苹果目标存在较多漏检,以及对于果实重叠、遮挡条件下的苹果目标框的回归效果较差问题,提出了改进YOLOv4的目标检测算法。一方面改进原始YOLOv4多尺度预测结构,通过增加一个104×104预测层,使用4尺度预测来提高小目标的检测准确度,并使用K-means聚类算法重新获得与之相适应的锚点框;另一方面改进非极大抑制算法,提出使用Soft-NMS作为冗余框去除算法,提高对重叠、遮挡果实的检测效果,并针对苹果检测任务设计相应的损失函数,最后在测试集中对模型进行测试。结果表明改进后的YOLOv4算法的平均检测精度为93.46%,相比于原算法提高了3.46%,检测速度达到了38FPS,模型泛化能力更强,满足复杂环境下苹果的实时精确检测。3、网络模型轻量化设计。针对YOLOv4网络模型层数深、资源占用率高,无法适应一般性能的硬件设备问题,提出使用Efficientnet B0轻量级网络替换CSPDarknet53网络作为YOLOv4的主干特征提取网络,同时利用4尺度预测结构和Soft-NMS算法,设计了Light-YOLOv4轻量级网络,以适应性能较低的嵌入式设备。在测试集下对不同状态的苹果进行检测,验证了Light-YOLOv4检测模型的识别效果,其检测速度达到了53.1FPS,提高了32.7%,平均精度为90.47%,比YOLOv4略高0.14%。4、嵌入式平台下的算法移植及性能评估。通过在Jetson Nano开发板中进行算法移植进一步验证改进后的轻量级检测模型在低性能的嵌入式设备中的性能,结果表明轻量化的Light-YOLOv4能够应用在Jetson Nano嵌入式平台下,检测速度为8FPS,高于YOLOv4的0.6FPS的检测速度。同时开发了简易版的苹果检测系统,实现了算法的应用。
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