| 采用改进Mask R-CNN算法定位鲜食葡萄疏花夹持点 |
| |
| 引用本文： | 杜文圣, 王春颖, 朱衍俊, 刘立鹏, 刘平. 采用改进Mask R-CNN算法定位鲜食葡萄疏花夹持点[J]. 农业工程学报, 2022, 38(1): 169-177. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2022.01.019 |
| |
| 作者姓名： | 杜文圣 王春颖 朱衍俊 刘立鹏 刘平 |
| |
| 作者单位： | 山东农业大学机械与电子工程学院,山东省园艺机械与装备重点实验室,山东省农业装备智能化工程实验室,泰安271018;山东交通学院工程机械学院,济南 250357;山东农业大学机械与电子工程学院,山东省园艺机械与装备重点实验室,山东省农业装备智能化工程实验室,泰安271018 |
| |
| 基金项目： | 山东省自然科学基金重点项目（ZR2020KF002）;国家自然科学基金（31700644）;山东省农机装备研发创新计划项目（2018YF004） |
| |
| 摘 要： | 为实现鲜食葡萄疏花机械化与自动化,该研究提出了一种鲜食葡萄疏花夹持点定位方法。首先基于ResNeXt骨干网络并融合路径增强,改进Mask R-CNN模型,解决鲜食葡萄花穗、果梗目标较小难以检测的问题;进而针对花穗、果梗生长姿态的复杂性与不确定性,提出一种集合逻辑算法,该算法采用IoU函数剔除重复检测的花穗与果梗,建立花穗、果梗对,并对果梗掩模进行形态学开运算,利用集合关系获取主果梗掩模,确定以主果梗质心附近的中心点为果梗的夹持点。最后,随机选取测试集中的图像进行试验。试验结果表明：果梗夹持点平均定位准确率为83.3%,平均定位时间为0.325 s,夹持点x、y方向定位误差及定位总误差最大值分别为10、12和16像素,能够满足鲜食葡萄疏花的定位精度与速度要求,可为实现鲜食葡萄疏花机械化与自动化提供理论支撑。
|
| 关 键 词： | 目标检测 图像分割 Mask R-CNN 鲜食葡萄 疏花 果梗夹持点定位 |
| 收稿时间： | 2021-06-27 |
| 修稿时间： | 2021-08-05 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《农业工程学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《农业工程学报》下载免费的PDF全文 |
|
