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题名基于深度学习的森林移动机器人树干检测
被引量：1
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作者
胡峻峰
朱昊
黄晓文
李柏聪
赵亚凤
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机构
东北林业大学计算机与控制工程学院
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出处
《森林工程》
北大核心
2024年第4期109-114,共6页
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基金
国家自然科学基金(32202147)。
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文摘
基于视觉导航的森林移动机器人具有机器人作为边缘设备算力有限、导航效果受光照影响较大的问题。为此,提出一种轻量化的树干检测方法,该方法基于YOLOv7-tiny模型,采用可见光图像与热成像图像作为输入,导航效果受光照影响较小;同时采用基于部分通道卷积(Partial Convolution,PConv)的特征提取模块-部分通道卷积高效层聚合网络(Partial Efficient Layer Aggregation Networks,P-ELAN),对基准模型进行轻量化改进;在训练阶段用alpha-CIoU损失函数替换原始的CIoU损失函数,提高边界框回归的准确性。结果表明,所提出的森林移动机器人树干检测方法相较于原始YOLOv7-tiny模型参数量减少31.7%,计算量减少33.3%,在图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)和中央处理器(Central Processing Unit,CPU)上的推理速度分别提升了33.3%和7.8%。修改后的模型在保持对树干检测精度基本不变的基础上更加轻量化,成为部署在机器人等边缘设备上的理想选择。
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关键词
树干检测
森林移动机器人
目标检测
热成像
轻量化
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Keywords
Trunk detection
forest mobile robots
object detection
thermal image
lightweight
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分类号
S762
[农业科学—森林保护学]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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