| 基于改进YOLO v5s的甘蔗切种茎节特征识别定位技术 |
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| 引用本文： | 李尚平,郑创锐,文春明,李凯华,甘伟光,李洋. 基于改进YOLO v5s的甘蔗切种茎节特征识别定位技术[J]. 农业机械学报, 2023, 54(10): 234-245，293 |
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| 作者姓名： | 李尚平 郑创锐 文春明 李凯华 甘伟光 李洋 |
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| 作者单位： | 广西民族大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（52165009） |
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| 摘 要： | 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...
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| 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 |
| 收稿时间： | 2023-05-30 |
Stem Node Feature Recognition and Positioning Technology for Transverse Cutting of Sugarcane Based on Improved YOLO v5s |
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| LI Shangping,ZHENG Chuangrui,WEN Chunming,LI Kaihu,GAN Weiguang,LI Yang. Stem Node Feature Recognition and Positioning Technology for Transverse Cutting of Sugarcane Based on Improved YOLO v5s[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2023, 54(10): 234-245，293 |
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| Authors: | LI Shangping ZHENG Chuangrui WEN Chunming LI Kaihu GAN Weiguang LI Yang |
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| Affiliation: | Guangxi Minzu University |
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