[目的/意义]准确识别和定位各级草莓穴盘苗对自动化穴盘苗分选技术具有重要意义,可以降低育苗过程中的人工成本。本研究提出了一种基于轻量化YOLOv8s的草莓穴盘苗分级识别和定位方法,以有效克服穴盘苗越界生长带来的识别和定位干扰。[方...[目的/意义]准确识别和定位各级草莓穴盘苗对自动化穴盘苗分选技术具有重要意义,可以降低育苗过程中的人工成本。本研究提出了一种基于轻量化YOLOv8s的草莓穴盘苗分级识别和定位方法,以有效克服穴盘苗越界生长带来的识别和定位干扰。[方法]首先,基于层自适应幅度剪枝评分(Layer-Adaptive Magnitude-based Pruning Score,LAMP Score)通道剪枝算法压缩基础YOLOv8s草莓穴盘苗-穴孔识别模型的参数量和模型大小,提高了模型推理速度,高效检测穴盘苗和穴孔。其次,结合剪枝后的模型设计了一种两阶段草莓穴盘苗-穴孔匹配定位算法,根据穴盘苗和穴孔边界框的重叠度将苗株与穴孔进行配对,并通过第一阶段匹配中的草莓穴盘苗-穴孔匹配结果减少相邻越界生长的穴盘苗带来的影响,从而准确获得各级穴盘苗在穴盘中的具体位置信息。[结果和讨论]剪枝后的模型在保持较高检测精度的同时,将模型尺寸、浮点运算次数(Floating Point Operations Per Sec⁃ond,FLOPs)和参数量分别降低了94.4%、86.3%和95.4%。与原始模型相比,剪枝后的模型F1分数提高了0.1%,而平均精度(Mean Average Precision,mAP)提高了1%,两阶段草莓穴盘苗-穴孔匹配定位算法对各级穴盘苗的平均定位精度达到了88%。[结论]提出的草莓穴盘苗分级识别和定位方法能够满足实际育苗过程的要求,为自动化穴盘苗分选提供了技术支持。展开更多
文摘[目的/意义]准确识别和定位各级草莓穴盘苗对自动化穴盘苗分选技术具有重要意义,可以降低育苗过程中的人工成本。本研究提出了一种基于轻量化YOLOv8s的草莓穴盘苗分级识别和定位方法,以有效克服穴盘苗越界生长带来的识别和定位干扰。[方法]首先,基于层自适应幅度剪枝评分(Layer-Adaptive Magnitude-based Pruning Score,LAMP Score)通道剪枝算法压缩基础YOLOv8s草莓穴盘苗-穴孔识别模型的参数量和模型大小,提高了模型推理速度,高效检测穴盘苗和穴孔。其次,结合剪枝后的模型设计了一种两阶段草莓穴盘苗-穴孔匹配定位算法,根据穴盘苗和穴孔边界框的重叠度将苗株与穴孔进行配对,并通过第一阶段匹配中的草莓穴盘苗-穴孔匹配结果减少相邻越界生长的穴盘苗带来的影响,从而准确获得各级穴盘苗在穴盘中的具体位置信息。[结果和讨论]剪枝后的模型在保持较高检测精度的同时,将模型尺寸、浮点运算次数(Floating Point Operations Per Sec⁃ond,FLOPs)和参数量分别降低了94.4%、86.3%和95.4%。与原始模型相比,剪枝后的模型F1分数提高了0.1%,而平均精度(Mean Average Precision,mAP)提高了1%,两阶段草莓穴盘苗-穴孔匹配定位算法对各级穴盘苗的平均定位精度达到了88%。[结论]提出的草莓穴盘苗分级识别和定位方法能够满足实际育苗过程的要求,为自动化穴盘苗分选提供了技术支持。
