基于改进型YOLOv4的果园障碍物实时检测方法

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：lwh_bbs

【摘要】

：

针对农业机器人在复杂的果园环境中作业时需要精确快速识别障碍物的问题,该研究提出了一种改进型的YOLOv4目标检测模型对果园障碍物进行分类和识别。为了减少改进后模型的参数数量并提升检测速度,该研究使用了深度可分离卷积代替模型中原有的标准卷积,并将主干网络CSP-Darknet中的残差组件(Residual Unit)改进为逆残差组件(InvertedResidualUnit)。此外,为了进一步增强模

【作者】

：

蔡舒平孙仲鸣刘慧吴翃轩庄珍珍

【机构】

：

江苏大学电气信息工程学院

【出处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

农业机器人目标检测深度学习深度可分离卷积逆残差组件 Soft-DIoU-NMS agriculture robots object detection

【基金项目】

：

江苏省重点研发计划(BE2018372),江苏省自然科学基金(BK20181443),江苏高校青蓝工程资助,镇江市重点研发计划(NY2018001)

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