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基于改进YOLOv5s的番茄成熟度识别技术研究
1
作者
刘坤
吉宏亚
+2 位作者
黄程菲
王晓
朱一帆
《中国农机化学报》
北大核心
2025年第5期79-85,共7页
在实现番茄自动高效采摘的过程中,精确识别番茄的成熟度至关重要。针对目前番茄成熟度识别算法皆依赖高性能硬件设备,限制实际番茄采摘机器人移动端的有效部署,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化番茄成熟度识别方法。首先,将YOLOv5s初始...
在实现番茄自动高效采摘的过程中,精确识别番茄的成熟度至关重要。针对目前番茄成熟度识别算法皆依赖高性能硬件设备,限制实际番茄采摘机器人移动端的有效部署,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化番茄成熟度识别方法。首先,将YOLOv5s初始的骨干特征提取网络替换为ShuffleNetV2网络,将特征融合网络中的传统卷积替换为Ghost卷积,减少模型的参数计算量,同时降低模型权重的大小。接着,为提高模型对番茄成熟度的识别效果,在特征提取中引入轻量级注意力机制CA来捕捉番茄成熟度的横向与纵向信息。测试结果显示,改进后的模型内存为原始模型的1/2,且相比原始YOLOv5s模型,算法模型的精确率、召回率和平均精度均值分别提高0.3%、0.1%、0.2%。最后,将模型移植到树莓派4B中,保证番茄成熟度识别准确率前提下,优化模型推理过程,证明改进算法对番茄成熟度识别任务的有效性。
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关键词
番茄成熟度
YOLOv5s
Ghost卷积
CA注意力机制
树莓派4B
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职称材料
基于改进RRT^(*)-Connect的采摘机械臂避障路径规划算法研究
2
作者
刘坤
黄程菲
+1 位作者
吉宏亚
石建全
《南方农机》
2025年第12期17-22,共6页
【目的】解决传统RRT算法采样存在的规划时间长、路径冗余等问题,提高路径规划效率。【方法】提出了一种改进RRT^(*)-Connect避障路径规划算法。首先,通过引入随机点半目标导向策略,找到连接起始点与目标点的初始节点组,平衡探索与拓展...
【目的】解决传统RRT算法采样存在的规划时间长、路径冗余等问题,提高路径规划效率。【方法】提出了一种改进RRT^(*)-Connect避障路径规划算法。首先,通过引入随机点半目标导向策略,找到连接起始点与目标点的初始节点组,平衡探索与拓展之间的权重。其次,采用目标偏置函数,在当前最优路径的周边范围进行新节点动态采样,优化密化当前节点树。在此基础上,提出了一种近障碍物节点重选取策略,并与人工势场法相结合,提高随机树路径规划的适应性和效率。最后,在MATLAB软件中进行了三维算法的模拟实验,并基于Linux系统对ER3A-C60工业机械臂进行了物理实验验证。【结果】1)在固定障碍物实验环境中,改进RRT^(*)-Connect算法相比于原RRT^(*)-Connect算法,平均收敛时间减少了51.13%,平均路径长度缩短了1.7%,节点数减少了55.62%。2)在随机障碍物复杂实验环境下,改进RRT^(*)-Connect算法相较于原RRT^(*)-Connect算法,平均收敛时间减少了62.4%,平均路径长度缩短了38 mm,成功率达到98%。3)改进算法应用于机器人操作系统,机械臂可以平滑稳定地避开障碍物到达目标点,平均规划时间为3.704 9 s,证明了改进算法在机械臂应用上的有效性。【结论】改进算法能够在真实机械臂上较好地实现避障运动规划,完成各种复杂果园场景的作业任务,有助于提高农业生产效率和质量。
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关键词
机械臂
路径规划
RRT^(*)-Connect
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5s的番茄成熟度识别技术研究
1
作者
刘坤
吉宏亚
黄程菲
王晓
朱一帆
机构
南京工程学院自动化学院
江苏省先进数控技术重点实验室
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2025年第5期79-85,共7页
基金
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究重大项目(23KJA460008)。
文摘
在实现番茄自动高效采摘的过程中,精确识别番茄的成熟度至关重要。针对目前番茄成熟度识别算法皆依赖高性能硬件设备,限制实际番茄采摘机器人移动端的有效部署,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化番茄成熟度识别方法。首先,将YOLOv5s初始的骨干特征提取网络替换为ShuffleNetV2网络,将特征融合网络中的传统卷积替换为Ghost卷积,减少模型的参数计算量,同时降低模型权重的大小。接着,为提高模型对番茄成熟度的识别效果,在特征提取中引入轻量级注意力机制CA来捕捉番茄成熟度的横向与纵向信息。测试结果显示,改进后的模型内存为原始模型的1/2,且相比原始YOLOv5s模型,算法模型的精确率、召回率和平均精度均值分别提高0.3%、0.1%、0.2%。最后,将模型移植到树莓派4B中,保证番茄成熟度识别准确率前提下,优化模型推理过程,证明改进算法对番茄成熟度识别任务的有效性。
关键词
番茄成熟度
YOLOv5s
Ghost卷积
CA注意力机制
树莓派4B
Keywords
tomato maturity
YOLOv5s
Ghost convolution
CA attention mechanism
raspberry Pi 4B
分类号
S641.2 [农业科学—蔬菜学]
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
基于改进RRT^(*)-Connect的采摘机械臂避障路径规划算法研究
2
作者
刘坤
黄程菲
吉宏亚
石建全
机构
南京工程学院自动化学院
江苏省先进数控技术重点实验室
出处
《南方农机》
2025年第12期17-22,共6页
基金
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(23KJA460008)
南京工程学院校级科研基金项目(CKJA202104)
江苏省先进数控技术重点实验室开放项目(SYKJ2102)。
文摘
【目的】解决传统RRT算法采样存在的规划时间长、路径冗余等问题,提高路径规划效率。【方法】提出了一种改进RRT^(*)-Connect避障路径规划算法。首先,通过引入随机点半目标导向策略,找到连接起始点与目标点的初始节点组,平衡探索与拓展之间的权重。其次,采用目标偏置函数,在当前最优路径的周边范围进行新节点动态采样,优化密化当前节点树。在此基础上,提出了一种近障碍物节点重选取策略,并与人工势场法相结合,提高随机树路径规划的适应性和效率。最后,在MATLAB软件中进行了三维算法的模拟实验,并基于Linux系统对ER3A-C60工业机械臂进行了物理实验验证。【结果】1)在固定障碍物实验环境中,改进RRT^(*)-Connect算法相比于原RRT^(*)-Connect算法,平均收敛时间减少了51.13%,平均路径长度缩短了1.7%,节点数减少了55.62%。2)在随机障碍物复杂实验环境下,改进RRT^(*)-Connect算法相较于原RRT^(*)-Connect算法,平均收敛时间减少了62.4%,平均路径长度缩短了38 mm,成功率达到98%。3)改进算法应用于机器人操作系统,机械臂可以平滑稳定地避开障碍物到达目标点,平均规划时间为3.704 9 s,证明了改进算法在机械臂应用上的有效性。【结论】改进算法能够在真实机械臂上较好地实现避障运动规划,完成各种复杂果园场景的作业任务,有助于提高农业生产效率和质量。
关键词
机械臂
路径规划
RRT^(*)-Connect
分类号
TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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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YOLOv5s的番茄成熟度识别技术研究
刘坤
吉宏亚
黄程菲
王晓
朱一帆
《中国农机化学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于改进RRT^(*)-Connect的采摘机械臂避障路径规划算法研究
刘坤
黄程菲
吉宏亚
石建全
《南方农机》
2025
0
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职称材料
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