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题名基于改进YOLOv5的柑橘采摘机器人识别定位方法
被引量：2
- 1
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作者
潘海鸿
钱广坤
陈希良
申毅莉
高港
陈琳
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机构
广西大学机械工程学院
梧州学院机械与资源工程学院
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出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第5期57-61,共5页
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基金
广西创新驱动发展专项项目(桂科AA18118002)
2022年梧州市科学研究与技术开发计划项目(202202064,202202039)。
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文摘
为实现柑橘果实的准确识别与定位,提出一种结合YOLOv5模型与Realsense深度相机的识别定位方法。针对户外场景下的适用性问题,对YOLOv5模型进行改进,引入RepGhost结构以提高算法推理速度;在颈部网络中以双向特征金字塔网络(BiFPN)替换原始特征融合网络,充分融合高层和底层特征;改进GSConv卷积模块,保证算法提取能力的前提下,减小算法参数。以识别算法获取的目标像素坐标为基础,通过深度对齐原理与空间定位原理,获取柑橘中心点的距离与三维空间坐标,进而定位柑橘目标的空间位置。实验结果表明:改进算法识别精度达到97.5%,推理速度达到9.8 ms/帧,可满足实时柑橘目标识别定位需求,可为柑橘果园自动采摘提供技术支持。
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关键词
定位识别
自动采摘
深度相机
果实识别
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Keywords
localization and recognition
automatic picking
depth camera
fruit identification
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分类号
TP391.46
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进YOLOv8n的轻量化茶叶嫩芽检测方法
被引量：2
- 2
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作者
潘海鸿
陈希良
钱广坤
申毅莉
陈琳
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机构
广西大学机械工程学院
梧州学院机械与资源工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第7期149-156,共8页
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基金
广西创新驱动发展专项(AA18118002)
2022年梧州市科学研究与技术开发计划项目(202202064,202202039)资助。
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文摘
为解决自然环境下茶叶嫩芽检测场景复杂,模型参数量大无法在嵌入式设备部署等问题,提出一种基于改进YOLOv8n的轻量化茶叶嫩芽检测方法。构建一种MFBNet轻量化骨干网络,引入MBConv模块后大大减少了模型计算量。同时在骨干网中加入CBAM注意力模块,抑制无效信息,提高了模型检测精度;其次引入AKConv模块对VoVGSCSPC结构进行改进,提出全新的AVCStem模块,并将其替换颈部网络的C2f模块,进一步减少模型参数,提升嵌入式设备部署效率;最后采用GSConv模块替换颈部网络结构中的全部Conv模块,帮助模型进行快速计算,提高茶叶嫩芽的检测速率。结果表明,本文提出的模型比YOLOv8n原模型的mAP50和FPS分别提升了3.5%、55.6%,参数量减少了14.3%,且模型鲁棒性强,满足复杂场景下茶叶嫩芽的轻量化快速检测。
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关键词
茶叶嫩芽检测
轻量化
注意力机制
深度学习
YOLOv8n
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Keywords
tea bud detection
lightweight
attention mechanism
deep learning
YOLOv8n
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.46
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进YOLOv8的茶叶嫩芽识别检测方法
被引量：2
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作者
潘海鸿
陈希良
钱广坤
申毅莉
陈琳
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机构
广西大学机械工程学院
梧州学院机械与资源工程学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第11期65-70,共6页
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基金
广西创新驱动发展专项(No.桂科AA18118002)
梧州市科学研究与技术开发计划项目(No.202202064、No.202202039)。
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文摘
针对复杂背景下茶叶嫩芽识别率低,鲁棒性差等问题,提出一种改进YOLOv8的茶叶嫩芽检测算法。通过引入Swin Transformer自注意力机制构建CTS特征提取模块,以提升模型全局特征提取能力;借鉴多尺度融合思想构建ExFModule模块,在丰富语义特征信息的同时,使网络能够自适应选择有用特征而抑制无用特征;在特征融合方面,提出一种BFPAN特征图拼接方法,让模型能够更加关注小目标特征,提升模型的特征融合能力。实验结果表明,改进后的YOLOv8算法,在茶叶嫩芽数据集上的平均精度达到93.4%,相比改进前提升了4.4%,且检测速度基本保持不变,能够实现快速准确的茶叶嫩芽识别检测,可为茶叶嫩芽的智能化采摘提供技术支持。
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关键词
Swin
Transformer
多尺度融合
小目标检测
YOLOv8
茶叶嫩芽识别
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Keywords
Swin Transformer
multiscale fusion
cvsmall target detection
YOLOv8
identification of tea buds
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分类号
TN249
[电子电信—物理电子学]
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