基于改进YOLOv3的果树树干识别和定位

摘要：

为提高果园机器人自主导航和果园作业的质量、效率,该研究提出一种基于改进YOLOv3算法对果树树干进行识别,并通过双目相机进行定位的方法.首先,该算法将SENet注意力机制模块融合至Darknet53特征提取网络的残差模块中,SENet模块可增强有用特征信息提取,压缩无用特征信息,进而得到改进后残差网络模块SE-Res模块;其次,通过K-means聚类算法将原始YOLOv3模型的锚框信息更新.果树树干定位通过双目相机的左、右相机对图像进行采集,分别传输至改进YOLOv3模型中进行果树树干检测,并输出检测框的信息,再通过输出的检测框信息对左、右相机采集到的果树树干进行匹配;最后,通过双目相机三角定位原理对果树树干进行定位.试验表明,该方法能较好地对果树树干进行识别和定位,改进YOLOv3模型平均精确率和平均召回率分别为97.54％和91.79％,耗时为0.046 s/帧.在果树树干定位试验中,横向和纵向的定位误差均值分别为0.039和0.266 m,误差比均值为3.84％和2.08％;与原始YOLOv3和原始SSD模型相比,横向和纵向的定位误差比均值分别降低了15.44、14.17个百分点和21.58、20.43个百分点.研究结果表明,该方法能够在果园机器人自主导航、开沟施肥、割草和农药喷洒等作业中进行果树识别和定位,为提高作业效率、保障作业质量奠定理论基础.

关键词：机器人、算法、注意力机制、果树识别、果树定位、残差网络

所属期刊栏目：38

分类号：S24(农业电气化与自动化)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金重点项目KYGX201701

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：122-129