基于YOLO v5m的红花花冠目标检测与空间定位方法

针对红花采摘机器人田间作业时花冠检测及定位精度不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测定位算法(Mobile safflower detection and position network,MSDP-Net)。针对目标检测,本文提出了一种改进的YOLO v5m网络模型C-YOLO v5m,在YOLO v5m主干网络和颈部网络插入卷积块注意力模块,使模型准确率、召回率、平均精度均值相较于改进前分别提高4.98、4.3、5.5个百分点。针对空间定位,本文提出了一种相机移动式空间定位方法,将双目相机安装在平移台上,使其能在水平方向上进行移动,从而使定位精度一直处于最佳范围,同时避免了因花冠被遮挡而造成的漏检。经田间试验验证,移动相机式定位成功率为93.79%,较固定相机式定位成功率提升9.32个百分点,且在X、Y、Z方向上移动相机式定位方法的平均偏差小于3 mm。将MSDP-Net算法与目前主流目标检测算法的性能进行对比,结果表明,MSDP-Net的综合检测性能均优于其他5种算法,其更适用于红花花冠的检测。将MSDP-Net算法和相机移动式定位方法应用于自主研发的红花采摘机器人上进行采摘试验。室内试验结果表明,在500次重复试验中,成功采摘451朵,漏采49朵,采摘成功率90.20%。田间试验结果表明,在选取垄长为15 m范围内,盛花期红花花冠采摘成功率大于90%。

清华园,流年碎影

清晨的清华园很恬静美好。河水声,此起彼伏的鸟鸣鸦啼,小麻雀奔跃飞翔。天初亮,晨曦怡人。东操场上跑步、踢毽子、拉单杆、打羽毛球等等晨练的人不少。水木清华的小坡丛林中传来悠扬悦耳的笛声,闻声寻迹,只是苍翠掩映之间,不见吹笛人。荷塘一片清新,有不少老人,或垂钓,专心致志,或静坐,心如止水,或携着宠物游玩。塘中莲叶簇拥,只是未见芙蕖。亦有同学少年,三三两两或独自静坐,在绿柳下手捧书卷,安然品读。于是想起两年前的暑假在网上所看到的一幅水木清华的大型画卷,半阕《水调歌头》记之如下：

吴川一中,那些课堂内外的回忆

不知不觉，高中生涯已过去半年，离开母校吴川一中已经半年。到了大学的人往往会很怀念中学生活。我的脑海中常常浮现起中学生活的一幕幕，在吴川一中里的每一个情景。

也谈幸福

2010年在湖南长沙举行的中国（大陆）最具幸福感城市颁奖典礼上，杭州市蝉联幸福榜榜首，此外，成都、长沙、昆明、南京、长春、重庆、广州、通化、无锡也获得了“2010中国最具幸福感城市”称号。