深度学习结合快速导向滤波识别自然环境下脐橙果实

【目的】为提高脐橙采摘机器人在自然环境下对脐橙果实进行识别定位的精度,提出采用深度学习结合快速导向滤波方法识别自然环境下脐橙果实。【方法】以赣南脐橙为对象,改进导向滤波方法,去除自然环境下脐橙图像的光照等噪声信息,突出图像颜色和纹理特征。采用带有残差模块的Darknet-53作为特征提取网络,将多尺度融合的3尺度检测网络减少为2尺度检测网络,引入GIoU边界损失函数代替原损失函数,并使用DBSCAN+Kmeans聚类算法,对训练数据集聚类分析,优化预测分支的先验框尺寸,通过迁移学习训练方法建立脐橙果实识别模型,设计单果、向光、背光、果实重叠、枝叶遮挡5组测试集的对比实验,并与其他几种识别模型性能进行比较。【结果】快速导向滤波方法能很好地去除脐橙图像在自然环境下光照及边缘模糊等噪音信息。当优化2个预测分支先验框尺寸时,改进后模型在5种环境下综合性能都优于其他网络,尤其在真实种植环境下识别准确率达到了91.22%,召回率为97.30%,F1平均值为94.16%,识别速率约为26.48 fps。【结论】使用快速导向滤波结合深度学习方法建立的脐橙果实识别模型对自然环境下脐橙果实的识别具有较高的...