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无人机图像中耕期甘蔗植株检测计数方法——基于改进YOLOv5s
1
作者 李尚平 唐丹 +1 位作者 文春明 李凯华 《农机化研究》 北大核心 2025年第10期138-145,共8页
以中耕期甘蔗作物的无人机图像为研究对象,针对植株叶片互相遮挡、目标粘连和背景信息复杂等问题,设计了一种基于改进YOLOv5s的甘蔗检测计数模型。首先,通过在网络中使用基于归一化的注意力模块,加强对图像中中耕期甘蔗植株的特征学习... 以中耕期甘蔗作物的无人机图像为研究对象,针对植株叶片互相遮挡、目标粘连和背景信息复杂等问题,设计了一种基于改进YOLOv5s的甘蔗检测计数模型。首先,通过在网络中使用基于归一化的注意力模块,加强对图像中中耕期甘蔗植株的特征学习和特征提取,并且减弱与甘蔗植株相似的蔗地杂草背景对检测效果的干扰。其次,原始YOLOv5s网络中的耦合头替换为改进过的高效解耦头,用以进行分类和回归分支的解耦计算,提升甘蔗植株检测模型的性能。最后,更改边界框损失函数为动态非单调聚焦机制WIoU,提高模型收敛速度。同时,采用多尺度训练在一定程度上提高改进模型对物体大小的鲁棒性,最终使模型可以输入任意大小的图片。试验结果表明:改进的YOLOv5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为97.72%、91.7%和96.2%,较原始YOLOv5s模型分别提高3.82、4.5、2.5个百分点。统计表明:测试集的30幅甘蔗图像中,甘蔗植株真实值为1104,改进YOLOv5s模型生成的甘蔗植株数为1086,漏检个数为18,漏检率为1.6%,改进模型对无人机图像中的甘蔗植株计数误差较小,可为甘蔗的检测计数、长势评估提供技术支撑。 展开更多
关键词 甘蔗计数 无人机 图像处理 YOLOv5s 解耦头 归一化
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丘陵地区履带式甘蔗收获机横向调平系统设计与试验
2
作者 李尚平 韦雨彤 +3 位作者 任泓宇 李凯华 程建华 宋家华 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期374-385,共12页
针对丘陵地区甘蔗沿等高线种植特点及履带式甘蔗收获机在丘陵地区2°~10°进行收割作业时易发生侧翻的问题,根据相似性原理搭建了比例1∶4的试验平台,基于单片机及传感器控制检测技术,设计一种适用于履带式甘蔗收获机的横向调... 针对丘陵地区甘蔗沿等高线种植特点及履带式甘蔗收获机在丘陵地区2°~10°进行收割作业时易发生侧翻的问题,根据相似性原理搭建了比例1∶4的试验平台,基于单片机及传感器控制检测技术,设计一种适用于履带式甘蔗收获机的横向调平系统。本文结合履带式甘蔗收获机横向宽度小、重心高等特点,提出了单侧(及双侧)调平控制策略。系统通过液压驱动单侧液压缸同步伸缩,实现车身自适应调平,提高甘蔗收获机抗倾翻性。试验结果表明,系统在不同载重条件下均能高效调平,车身调平具有可靠性;在静态试验中,试验平台横向调平时间为1.22 s,倾角误差在±1内°,满足丘陵地区的需求;横向临界倾翻试验表明,未调平前的临界倾翻角为24.32°,调平后的临界倾翻角为29.20°,横向调平角度最大10°,有效提高了机器的抗倾翻性。最后结合实时频谱分析,检测频率分布和振动幅值的变化,分析不同状态频谱波形图,为复杂环境下收获机的动态行为建模提供了研究基础,并为倾翻预警信号提供依据。 展开更多
关键词 丘陵地区 甘蔗收获机 侧翻 单侧调平 调平控制系统
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基于无人机RGB图像与改进YOLO v5s的宿根蔗缺苗定位方法 被引量：1
3
作者 李尚平 郑创锐 +1 位作者 文春明 李凯华 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期57-70,共14页
针对预切种式双芽蔗段横向补种机缺少整体的缺苗数据,导致补种效率不高等问题,提出了一种基于无人机RGB图像的宿根蔗缺苗定位方法。首先,通过无人机快速采集实际田间宿根蔗幼苗的高分辨率图像,将航拍大图(分辨率为5472像素×3 648像... 针对预切种式双芽蔗段横向补种机缺少整体的缺苗数据,导致补种效率不高等问题,提出了一种基于无人机RGB图像的宿根蔗缺苗定位方法。首先,通过无人机快速采集实际田间宿根蔗幼苗的高分辨率图像,将航拍大图(分辨率为5472像素×3 648像素)切分成多幅子图并进行数据增强,从而构建宿根蔗幼苗数据集;其次,在YOLO v5s的基础上引入P2小目标特征层和DyHead模块,提高对幼苗小目标的检测准确性,并在训练过程引入图像加权策略解决样本数量不平衡问题,进一步提高被遮挡幼苗的检测精度;然后,在切片辅助推理框架中引入改进模型训练权重,在大尺寸田间图像中实现宿根蔗幼苗的检测;最后,构建以改进的DBSCAN聚类算法和PCA拟合算法为核心的作物行识别算法,在作物行线上定位缺苗位置。试验结果表明,改进宿根蔗幼苗检测模型在子图上的平均检测精度为96.8%,在大图上的识别精确率和召回率为94.5%和91.8%,检测时间为0.32 s。基于检测的位置坐标信息利用作物行识别算法实现分垄,作物行聚类准确率达到100%,拟合的作物行中心线角度平均误差为0.245 5°,作物行中心线上缺苗位置识别的精确率和召回率为91.9%和97.1%,平均定位误差为9.73像素。该方法可用于大尺寸复杂田间图像上的宿根蔗智能缺苗定位,为补种作业提供技术支持,对延长宿根年限、提高甘蔗产量具有重要意义。 展开更多
关键词 宿根蔗幼苗 缺苗定位 无人机RGB图像 YOLO v5s 作物行识别 DBSCAN
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双芽蔗段横向种植机沟深控制系统设计与试验
4
作者 李尚平 李鑫志 +3 位作者 文春明 李凯华 李洋 叶滢敏 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期22-32,共11页
针对前期研制的甘蔗双芽蔗段横向种植机在丘陵地区开沟过程中沟深不稳定、不宜操作等问题,结合横向种植机工作特点,设计了一种甘蔗横向种植机沟深控制系统,由激光测距传感器、压力变送器及单片机控制系统组成,研究了后犁沟深与油缸负载... 针对前期研制的甘蔗双芽蔗段横向种植机在丘陵地区开沟过程中沟深不稳定、不宜操作等问题,结合横向种植机工作特点,设计了一种甘蔗横向种植机沟深控制系统,由激光测距传感器、压力变送器及单片机控制系统组成,研究了后犁沟深与油缸负载压力的关系,通过实时监测拖拉机提升液压油缸负载压力、沟深变化,并与设定的沟深阈值比较,通过控制系统实现对沟深的自动控制。首先,通过理论分析、Simulink仿真建模,对上拉杆与下拉杆的位移关系进行了运动仿真。研究了开沟过程中甘蔗横向种植机的三点悬挂负载方式,建立了拖拉机液压提升油缸位移与后犁沟深关系的理论模型。其次,设计了基于单片机液压控制系统,搭建了双芽蔗段横向种植机沟深控制系统试验平台。最后,在试验平台上进行了性能验证试验及多因素正交试验,对沟深稳定性系数的主要影响因素及影响沟深控制的规律进行了探讨;试验结果表明,系统调节响应速度小于1s,不同开沟深度沟深稳定性系数均大于90%,在设定的范围内,试验结果与设定值基本吻合,验证了沟深控制程序可靠性。通过多因素正交试验可知,交互因素中液压调速阀开度、开沟深度均对沟深稳定性系数产生显著影响,试验结果表明,当调速阀开度为0.56圈、土壤含水率为27.4%、开沟深度为29.6 cm时,沟深稳定性系数最高,为95.87%。 展开更多
关键词 甘蔗横向种植机 沟深自动控制系统 液压阈值控制
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宿根蔗补种机均匀排种控制系统设计与试验 被引量：2
5
作者 李尚平 李洋 +2 位作者 张彪 文春明 李凯华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期124-138,共15页
为了实现排种的均匀稳定,针对预切种式宿根蔗补种的难题,设计了一种宿根蔗补种机均匀排种控制系统,由辊耙、理蔗压板、种箱以及电控系统等组成。通过运用EDEM对排种机构的排种过程进行仿真分析及虚拟试验,探讨了系统主要工作参数对排种... 为了实现排种的均匀稳定,针对预切种式宿根蔗补种的难题,设计了一种宿根蔗补种机均匀排种控制系统,由辊耙、理蔗压板、种箱以及电控系统等组成。通过运用EDEM对排种机构的排种过程进行仿真分析及虚拟试验,探讨了系统主要工作参数对排种性能的影响,对机构进行了优化设计。通过单因素试验及Box-Behnken响应面正交试验,研究了辊耙角速度、理蔗压板压力、种箱内蔗种数量、理蔗压板活动角对排种均匀度的影响规律,建立了排种机构排种性能的响应面方程,构建了排种系统参数调节的控制模型和控制算法。以种箱内蔗种数量作为控制器输入量,控制器通过自动调整辊耙角速度和理蔗压板压力来控制排种系统排种过程的均匀性。试验结果表明,应用参数自调节排种控制系统进行排种作业时,排种合格率为94.44%,与未应用参数自调节的排种系统相比提高8.88个百分点;排种均匀度为0.46段2。研究可为提高甘蔗宿根补种的均匀性及稳定性提供技术支持。 展开更多
关键词 宿根蔗 补种机 排种系统 参数自调节 均匀性
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宿根蔗补种机轻量化蔗苗识别与定位技术
6
作者 李尚平 张超 +2 位作者 张彪 文春明 李凯华 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期44-56,共13页
宿根蔗补种机是解决甘蔗田间缺苗问题的一种补种装置,对于补种机田间作业,能够精准地识别并定位宿根蔗苗十分重要。针对甘蔗田间宿根蔗苗难以精确检测并定位的问题,提出了一种双目相机结合改进YOLO v5目标检测算法的宿根蔗苗识别和定位... 宿根蔗补种机是解决甘蔗田间缺苗问题的一种补种装置,对于补种机田间作业,能够精准地识别并定位宿根蔗苗十分重要。针对甘蔗田间宿根蔗苗难以精确检测并定位的问题,提出了一种双目相机结合改进YOLO v5目标检测算法的宿根蔗苗识别和定位方法。针对目标检测,提出了一种改进YOLO v5s网络模型YOLO v5sP234SGG。首先在不同光照及距离条件下拍摄宿根蔗苗图像,进行数据预处理和标注,构建宿根蔗苗数据集,然后剔除原始YOLO v5s网络模型的大目标检测层,新增一个小目标检测层,使模型能够更好地适应对蔗苗这种小目标的识别需求;其次在主干网络引入SimAM注意力机制,以增强模型对宿根蔗苗关键特征信息的关注,引入SlimNeck代替Neck网络,在保持足够精度的同时降低了模型复杂度,并将主干网络中的普通卷积模块替换成Ghost模块,显著减小了模型内存占用量。实验结果表明,该方法在宿根蔗苗数据集上精确率达到95.8%,召回率达到95.2%,平均精度均值达到97.1%,相比原始YOLO v5s网络,精确率上升3.1个百分点,召回率上升2.6个百分点,平均精度均值上升3.1个百分点,模型内存占用量减小7.7 MB,参数量减少4062632,浮点运算次数减少7.8×10^(9),单幅图像检测时间减少3.7 ms。蔗苗定位实验结果表明,双目测距定位算法平均相对误差为0.97%,最大相对误差为4.60%。成功实现了对甘蔗苗的精准识别与测距,为后续的农业智能作业提供了重要的实时信息和决策支持。 展开更多
关键词 宿根蔗补种机 蔗苗识别与定位 YOLO v5s 轻量化 双目相机
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改进A*算法融合改进动态窗口法的移动机器人路径规划 被引量：5
7
作者 王志特 罗丽平 廖义奎 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期86-101,共16页
针对机器人路径规划对于路径最短、搜索效率以及平滑度的性能要求,提出一种改进A*算法与改进动态窗口法(DWA)相融合的算法。针对传统A*算法在复杂场景下输出非最优路径、寻路效率低等问题,结合曼哈顿距离和对角线距离设计新的启发函数,... 针对机器人路径规划对于路径最短、搜索效率以及平滑度的性能要求,提出一种改进A*算法与改进动态窗口法(DWA)相融合的算法。针对传统A*算法在复杂场景下输出非最优路径、寻路效率低等问题,结合曼哈顿距离和对角线距离设计新的启发函数,并对其动态分配权重,实现全局路径最短,减少寻路时间。针对传统8邻域8方向搜索方式搜索效率低、耗时长等问题,提出一种基于8邻域改进的搜索策略,对当前节点实时动态分配最优的搜索方向。针对路径存在多余无用节点的问题,使用Floyd算法去除冗余节点,减少转向次数,缩短路径长度。针对传统动态窗口法规划的路径非全局最优、目标点附近存在障碍物时规划的路径长度增加或者规划失败的问题,加入全局关键节点信息和引入目标点距离评估子函数。针对关键节点距离较长导致融合算法规划的路径偏离全局最优路径的问题,提出关键点密集化策略。最后,将提出的改进A*算法、融合算法和已有的其他改进算法进行比较,仿真结果表明:改进的A*算法能够在复杂环境中生成最短全局路径,平均转向次数减少16.3%,平均寻路时间缩短55.66%;融合算法在临时障碍物环境下,平均路径长度和平均运行时间分别缩短6.1%和14.7%,在移动障碍物环境下,平均路径长度和平均运行时间分别缩短1.6%和39.8%。 展开更多
关键词 路径规划 A*算法 动态窗口法 复杂环境 时间效率
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适合复杂环境的改进A^(*)路径规划算法 被引量：2
8
作者 王志特 罗丽平 +1 位作者 廖义奎 吴伟林 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期1099-1111,共13页
针对传统A算法在机器人路径规划中存在的缺陷,提出一种改进的A^(*)路径规划算法;对实际代价函数和预估代价函数进行动态权重分配,提高前端路径搜索的初始轨迹质量。结合曼哈顿距离和对角线距离设计非传统表达的启发函数,准确地估计每个... 针对传统A算法在机器人路径规划中存在的缺陷,提出一种改进的A^(*)路径规划算法;对实际代价函数和预估代价函数进行动态权重分配,提高前端路径搜索的初始轨迹质量。结合曼哈顿距离和对角线距离设计非传统表达的启发函数,准确地估计每个节点与目标节点的距离,实现全局路径最短,减少寻路时间和转向次数;针对大幅转角情况下路径不够平滑问题,应用贝塞尔曲线拟合生成的路径点。仿真结果表明:改进的A算法能够在复杂环境中生成最短全局路径,平均转向次数减少24.75%,平均寻路时间缩短30.66%,具有耗时短、转向次数少、路径更平滑等优点。 展开更多
关键词 机器人 路径规划 改进的A^(*)算法 代价函数 启发函数
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基于改进YOLO v5s的甘蔗切种茎节特征识别定位技术 被引量：3
9
作者 李尚平 郑创锐 +3 位作者 文春明 李凯华 甘伟光 李洋 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期234-245,293,共13页
为了实现甘蔗智能横向切种工作站的精准、高效的自动化切种,针对工厂化切种任务的特点,提出了一种基于改进YOLO v5s的甘蔗茎节特征边缘端识别与定位方法。首先,利用张正友相机标定法对摄像头进行畸变矫正;然后对甘蔗茎节数据集进行数据... 为了实现甘蔗智能横向切种工作站的精准、高效的自动化切种,针对工厂化切种任务的特点,提出了一种基于改进YOLO v5s的甘蔗茎节特征边缘端识别与定位方法。首先,利用张正友相机标定法对摄像头进行畸变矫正;然后对甘蔗茎节数据集进行数据增强,利用原始的YOLO v5s模型进行训练和测试,结果显示数据增强能一定程度上提高检测精度。针对茎节特征目标小以及模型体积大导致检测精度低、部署难度高等问题,对YOLO v5s的骨干网络进行改进,在SPPF特征融合模块前引入坐标注意力(Coordinate attention,CA)模块和Ghost轻量化结构,在Head网络中剔除P5大目标检测头,得到了改进后甘蔗茎节检测模型YOLO v5s-CA-BackboneGhost-p34,测试结果表明该模型优于其他主流算法和原始模型,具有高精度、小体积等优势。其中,平均精度均值1和平均精度均值2分别提高5.2、16.5个百分点,模型浮点数计算量和内存占用量分别降低42%和51%。最后,为了提高检测速度和实时性,将模型部署于边缘端,利用TensorRT技术加快检测速度,并在传送速度为0.15 m/s的甘蔗智能横向切种工作站上完成实际切种实验。实验结果表明,加速后茎节检测速度达到95 f/s,实时检测定位平均误差约为2.4 mm,切种合格率为100%,漏检率0.4%,说明本文提出的模型具有高度可靠性和实用性,可以为甘蔗横向切种工作站的工厂化、智能化以及标准化应用提供有效的技术支持。 展开更多
关键词 甘蔗智能横向切种工作站 茎节识别与定位 YOLO v5s 边缘端部署
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基于YOLO v8-SD的预切式甘蔗种质量检测方法研究
10
作者 李尚平 覃勇华 +2 位作者 黄伟斌 李凯华 闫清林 《农业机械学报》 2025年第7期457-467,共11页
甘蔗种质量检测是甘蔗预切备种过程中的关键环节。针对实际备种场景中环境复杂、边缘设备计算资源受限的问题,提出一种基于改进YOLO v8n的轻量化甘蔗种质量检测方法。通过引入混合局部通道注意力(Mixed local channel attention,MLCA)... 甘蔗种质量检测是甘蔗预切备种过程中的关键环节。针对实际备种场景中环境复杂、边缘设备计算资源受限的问题,提出一种基于改进YOLO v8n的轻量化甘蔗种质量检测方法。通过引入混合局部通道注意力(Mixed local channel attention,MLCA)和部分卷积(PConv)改进网络结构,有效减少模型的冗余计算并增强对关键特征的关注能力;在颈部网络使用DySample动态上采样,以更准确地获取特征点的边界和细节信息;此外,采用重参数化的共享卷积结构对检测头进行改进,进一步减少模型的复杂度;最终形成了甘蔗种质量检测模型YOLO v8-SD,将其结合单目相机测距算法,实现蔗种切口与相邻蔗节的距离测算。试验表明,YOLO v8-SD模型的mAP50达98.3%,帧检测速率为142.9 f/s,模型内存占用量为3.45 MB,相较原始模型参数量和浮点运算量分别减少47.8%和33.3%,模型内存占用量减小41.9%,帧率提升7.8 f/s。此外,使用本文方法的切口距离测算平均相对误差小于6.1%。将改进后的模型部署在NVIDIA Jetson Orin NX开发板上配合甘蔗种筛选系统进行样机试验,试验结果表明,对于不同品种甘蔗种质量检测的平均准确率为97.33%,满足实际应用需求。 展开更多
关键词 预切式甘蔗种 质量检测 轻量化 YOLO v8 边缘端部署
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