【摘 要】
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随着目前城市绿化程度的不断提高,落叶清理工作也变得更加复杂繁重。落叶具有季节性特征,需要不断重复清扫,特别是绿化率高的园区环境,只能依靠人工清理,费时费力,效率低下。近年来,随着人工智能和目标检测技术的迅速发展,研究落叶智能检测方法实现落叶智能清理是环卫领域的一条全新途径。本文针对路面落叶背景复杂,中小目标多,分布不均的问题,提出AC网络和非极大值融合算法改进现有方法,并进行模型剪枝实现模型轻量化
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随着目前城市绿化程度的不断提高,落叶清理工作也变得更加复杂繁重。落叶具有季节性特征,需要不断重复清扫,特别是绿化率高的园区环境,只能依靠人工清理,费时费力,效率低下。近年来,随着人工智能和目标检测技术的迅速发展,研究落叶智能检测方法实现落叶智能清理是环卫领域的一条全新途径。本文针对路面落叶背景复杂,中小目标多,分布不均的问题,提出AC网络和非极大值融合算法改进现有方法,并进行模型剪枝实现模型轻量化,具体工作内容如下:1)为了实现路面落叶的准确检测,本文结合路面落叶的复杂特征建立了落叶数据集;然后,针对中、小目标落叶易发生漏检问题,提出了AC网络结构,将不同层次的特征映射融合作为小目标的上下文信息,同时引入自注意力机制抑制复杂背景和底层噪声带来的影响,提升小目标落叶检测能力;最后,采用Mish激活函数替换Leaky Re LU,提升模型的泛化能力,提高落叶检测准确度。实验证明,改进算法相比于原算法在落叶数据集上具有更好的检测效果。2)为了解决密集落叶检测困难,漏检率高的问题,同时提高清理机器人导航效率,提出一种目标检测后端处理算法,非极大值融合（Non-Maximum Fusion,NMF）。NMF使用预定义的δ对高置信度预测框进行缩放,以融合相交框或相邻框,而不是抑制这些框。在落叶数据集上的实验表明,NMF显著提高了落叶检测覆盖率,覆盖率达到95.2%。此外,NMF大大减少了路径规划的目标节点数量。由于NMF在检测器后端起作用,不需要训练,因此它可以简单的集成到落叶检测算法中。3)为了将落叶检测算法应用于边缘设备,提升模型的实时性能,对AC-YOLO进行结构化剪枝实现模型的轻量化。本文通过批归一化层的缩放因子判定通道的重要性来实施模型剪枝。通过设置选择性剪枝跳过Shortcut直连层,解决通道不匹配的问题。同时,设置局部阈值来保证卷积层最少通道数,保证了网络的连通性。最终实验表明,Light-AC-YOLO在落叶数据集上检测速度达到每秒80帧,落叶检测覆盖率为87.2%,在保证精度的前提下具有更好的实时性。综上所述,本文所提算法在路面落叶检测上具有较好的效果,能够解决复杂环境下的路面落叶检测问题。该论文共有图42幅,表13个,参考文献90篇。
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