传感器世界2024，Vol.29Issue(1) ：11-18.DOI:10.16204/j.sw.issn.1006-883X.2023.01.002

自然环境下基于轻量级SSD的柑橘检测研究

Orange Detection Based on Lightweight SSD in Natural Environment

廖翔华 王世刚 刘恒 马凯
传感器世界2024，Vol.29Issue(1) ：11-18.DOI:10.16204/j.sw.issn.1006-883X.2023.01.002
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自然环境下基于轻量级SSD的柑橘检测研究

Orange Detection Based on Lightweight SSD in Natural Environment

廖翔华 1王世刚 1刘恒 1马凯1
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作者信息

  • 1. 广西科技大学自动化学院,广西柳州 545616
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摘要

柑橘采摘机器人常被用来替换工人完成采摘任务.为了采摘机器人在自然环境下能更好地检测到成熟的柑橘果实,一方面,文章针对柑橘的生长特点提出一种轻量级single Shot MultiBox Detector(SSD)柑橘检测模型,首先,为了轻量化模型,将基础网络由原来的VGG-16替换成MobileNetv2,其次,为了解决预测特征层默认框生成的随机性及不稳定性,将K-means算法聚类数据集获得的结果替换默认框的大小,最后,为了减小边界框回归误差,将定位损失函数由原来的Smooth L1修改为GIoU;另一方面,文章自建自然环境下的柑橘数据集并对数据集进行优化处理.实验结果表明,文章改进后的轻量级SSD模型在自建的柑橘数据集上的表现不仅比SSD模型的Average Precision(AP)值高了约8个百分点,而且每秒传输帧数(FPS)达到了37.3,达到了实时检测的要求.

关键词

卷积神经网络/机器视觉/深度可分离卷积/柑橘检测

Key words

convolutional neural network/machine vision/depthwise separable convolutional/orange detection

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基金项目

广西壮族自治区研究生教育创新计划(YCSW2022434)

广西科技大学研究生教育创新计划(GKYC202227)

出版年

2024
传感器世界
北京信息科技大学

传感器世界

影响因子：0.196
ISSN：1006-883X
参考文献量15
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