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基于改进YOLOv5s模型的山地果园单轨运输机搭载柑橘的检测

Detection of citrus carried by mountainous orchard monorail transporter based on improved YOLOv5s

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由于山地果园运输机立地条件差,实时作业信息的获取、反馈、集中化管理较为困难,为了解7SYDD-200型山地果园单轨运输机搭载货物情况,合理调度运输装备,建立了基于改进的 YOLOv5s 模型的运输机搭载柑橘果筐的检测方法:在果园自然光环境下使用 RGB 相机(HSK-200)采集运输机搭载柑橘果筐的图像数据;建立和优化YOLOv5s模型,部署至嵌入式设备,实现对搭载过程中的"空果筐""柑橘""满果筐"状态的检测.在模型的颈部网络引入CBAM注意力机制,加强模型提取语义信息的能力,解决检测过程中出现的"双重标签"的问题,使用批归一化(BN)层稀疏的尺度因子衡量各通道对模型的表征能力,并对表征能力弱的通道进行剪枝压缩,以克服基模型YOLOv5s 检测速度慢的问题,通过多尺度训练策略对模型进行微调,提高模型检测准确率.试验结果表明:改进YOLOv5s模型的检测方法在柑橘搭载数据集上平均精度均值(mAP)为93.3%;模型的浮点数运算量和大小分别为9.9 GFLOPs和3.5 MB,比YOLOv5s的提高60.3%和21.3%;在嵌入式平台Jetson Nano部署,其检测速度为78 ms/帧.

mountainous orchard monorail transporterobject detectionpruning and compressingconvolutional block attention module(CBAM)improved YOLOv5s

周岳淮、李震、左嘉明、龚琬蓉、吕石磊、温威、黄莺

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华南农业大学电子工程学院(人工智能学院),广东 广州 510642

国家现代农业(柑橘)产业技术体系机械化研究室,广东 广州 510642

华南农业大学工程基础教学与训练中心,广东 广州 510642

柳州铁道职业技术学院自动控制学院,广西 柳州 545616

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山地果园单轨运输机 目标检测 剪枝压缩 CBAM注意力机制 改进YOLOv5s

国家重点研发计划子课题现代农业产业技术体系建设项目国家自然科学基金国家自然科学基金广东省省级乡村振兴战略专项

2020YFD1000107CARS-263197179761601189粤财农[2021]37号

2023

10.13331/j.cnki.jhau.2023.04.018

湖南农业大学学报(自然科学版)
湖南农业大学

湖南农业大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.868
ISSN：1007-1032
年,卷(期)：2023.49(4)
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