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水稻收获无人驾驶运粮车粮厢图像轻量化分割模型研究
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作者 赵润茂 黄嘉涛 +5 位作者 满忠贤 罗锡文 胡炼 何杰 汪沛 黄培奎 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期196-204,共9页
针对目前无人驾驶水稻收获机向运粮车转卸稻谷时,依靠收获机和运粮车的北斗定位信息决策卸粮臂位置控制,对靶精度难以保证问题,提出一种粮厢图像视觉分割模型GTSM,为卸粮臂对靶提供粮厢位置参考信息。在DeepLabv3+结构基础上,使用轻量... 针对目前无人驾驶水稻收获机向运粮车转卸稻谷时,依靠收获机和运粮车的北斗定位信息决策卸粮臂位置控制,对靶精度难以保证问题,提出一种粮厢图像视觉分割模型GTSM,为卸粮臂对靶提供粮厢位置参考信息。在DeepLabv3+结构基础上,使用轻量化主干ShuffleNetv2替换Xception,将ASPP模块中空洞卷积替换为深度可分离卷积,然后低秩分解为微因子分解卷积,以减小模型复杂度和提高运行速度;在浅层特征分支引入SE通道注意力机制,提高模型对粮厢边缘、纹理等低级特征利用能力。试验结果显示,GTSM平均交占比和平均像素准确率分别达到96.06%和98.69%,较基准DeepLabv3+分别提升0.78、0.67个百分点;同时,模型复杂度明显改善,参数量和内存占用量仅为原来的1/9,推理速度提高166%。试验结果表明,提出的GTSM兼顾分割精度和推理速度,可为田间运粮车粮厢自动化分割提供参考依据。 展开更多
关键词 水稻收获 无人驾驶 粮厢图像分割 DeepLabv3+ 多机协同作业
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