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基于改进YOLO v4和ICNet的番茄串检测模型
1
作者
刘建航
何鉴恒
+2 位作者
陈海华
王晓政
翟海滨
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期216-224,254,共10页
针对深层神经网络模型部署到番茄串采摘机器人,存在运行速度慢,对目标识别率低,定位不准确等问题,本文提出并验证了一种高效的番茄串检测模型。模型由目标检测与语义分割两部分组成。目标检测负责提取番茄串所在的矩形区域,利用语义分...
针对深层神经网络模型部署到番茄串采摘机器人,存在运行速度慢,对目标识别率低,定位不准确等问题,本文提出并验证了一种高效的番茄串检测模型。模型由目标检测与语义分割两部分组成。目标检测负责提取番茄串所在的矩形区域,利用语义分割算法在感兴趣区域内获取番茄茎位置。在番茄检测模块,设计了一种基于深度卷积结构的主干网络,在实现模型参数稀疏性的同时提高目标的识别精度,采用K-means++聚类算法获得先验框,并改进了DIoU距离计算公式,进而获得更为紧凑的轻量级检测模型(DC-YOLO v4)。在番茄茎语义分割模块(ICNet)中以MobileNetv2为主干网络,减少参数计算量,提高模型运算速度。将采摘模型部署在番茄串采摘机器人上进行验证。采用自制番茄数据集进行测试,结果表明,DC-YOLO v4对番茄及番茄串的平均检测精度为99.31%,比YOLO v4提高2.04个百分点。语义分割模块的mIoU为81.63%,mPA为91.87%,比传统ICNet的mIoU提高2.19个百分点,mPA提高1.47个百分点。对番茄串的准确采摘率为84.8%,完成一次采摘作业耗时约6 s。
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关键词
番茄串
采摘机器人
深度学习
YOLO
v4
ICNet
采摘模型
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职称材料
题名
基于改进YOLO v4和ICNet的番茄串检测模型
1
作者
刘建航
何鉴恒
陈海华
王晓政
翟海滨
机构
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
中国科学院计算技术研究所
国家计算机网络应急技术处理协调中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期216-224,254,共10页
基金
山东省自然科学基金项目(ZR2020MF005)。
文摘
针对深层神经网络模型部署到番茄串采摘机器人,存在运行速度慢,对目标识别率低,定位不准确等问题,本文提出并验证了一种高效的番茄串检测模型。模型由目标检测与语义分割两部分组成。目标检测负责提取番茄串所在的矩形区域,利用语义分割算法在感兴趣区域内获取番茄茎位置。在番茄检测模块,设计了一种基于深度卷积结构的主干网络,在实现模型参数稀疏性的同时提高目标的识别精度,采用K-means++聚类算法获得先验框,并改进了DIoU距离计算公式,进而获得更为紧凑的轻量级检测模型(DC-YOLO v4)。在番茄茎语义分割模块(ICNet)中以MobileNetv2为主干网络,减少参数计算量,提高模型运算速度。将采摘模型部署在番茄串采摘机器人上进行验证。采用自制番茄数据集进行测试,结果表明,DC-YOLO v4对番茄及番茄串的平均检测精度为99.31%,比YOLO v4提高2.04个百分点。语义分割模块的mIoU为81.63%,mPA为91.87%,比传统ICNet的mIoU提高2.19个百分点,mPA提高1.47个百分点。对番茄串的准确采摘率为84.8%,完成一次采摘作业耗时约6 s。
关键词
番茄串
采摘机器人
深度学习
YOLO
v4
ICNet
采摘模型
Keywords
tomato clusters
picking robot
deep learning
YOLO v4
ICNet
picking model
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLO v4和ICNet的番茄串检测模型
刘建航
何鉴恒
陈海华
王晓政
翟海滨
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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