10.12105/j.issn.1672-0423.20210104
基于边缘设备的轻量化小目标果实检测模型
[目的]随着计算机视觉和智慧农业的快速发展,果实检测技术已成为研究热点.然而在果园实际应用场景中,存在模型计算量大、目标果实尺度小的问题,导致模型难以在边缘设备上实时运行且小目标果实检测精度低,因此文章通过改进Yolov3模型,设计并实现一种轻量化小目标果实检测模型RegNet-Yolov3,能够在边缘设备上实时运行并实现高精度果实检测.[方法]该模型通过构建轻量化特征提取网络,有效降低模型参数计算量,满足在边缘设备上实时运行要求;并针对柑橘果实小尺度特点,通过添加浅层网络检测分支优化模型小目标检测性能,提升检测精度.[结果]将模型部署在边缘设备Jetson TX2 nano上进行测试,模型mAP值和网络推理速度分别为96.0%和122 ms,均优于原先Yolov3网络测试结果.[结论]实验结果表明,该研究模型能够实现在保持较高检测精度下,在边缘设备Jetson TX2 nano上实时运行,满足果园作业平台果实检测工作.
果实检测、Yolov3、小目标、轻量化、Jetson TX2 nano
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TP391.41;TN95;S220.2
中国农业科学院国际农业科学计划项目CAAS-ZDRW202107
2021-06-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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