【摘 要】
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为在无人驾驶农机上实现快速、准确的葡萄园田间障碍目标检测,将EfficientDet-D0、YOLOV4-TINY、YOLOV3-TINY、YOLO-FASTEST四种轻量级目标检测神经网络在自建的葡萄园田间场景数据集进行训练,将训练模型移植到边缘设备NVIDIA JETSON TX2(以下简称TX2)上,对这4种模型的障碍检测精度和在TX2上的适用性进行试验评估。试验结果表明,YOLOV3-TI
【机 构】
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甘肃农业大学机电工程学院,西北民族大学机电工程学院,中国农业科学院农业信息研究所
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费项目(31920200043),国家自然基金面上项目(31971792)。
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为在无人驾驶农机上实现快速、准确的葡萄园田间障碍目标检测,将EfficientDet-D0、YOLOV4-TINY、YOLOV3-TINY、YOLO-FASTEST四种轻量级目标检测神经网络在自建的葡萄园田间场景数据集进行训练,将训练模型移植到边缘设备NVIDIA JETSON TX2(以下简称TX2)上,对这4种模型的障碍检测精度和在TX2上的适用性进行试验评估。试验结果表明,YOLOV3-TINY、YOLOV4-TINY、EfficientDet-D0、YOLO-FASTEST对葡萄园田间场景障
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