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针对车载式绿篱修剪机自动化修剪需要快速、准确识别绿篱的问题,提出一种DA2-YOLOv4绿篱识别算法。提出一种针对性Mosaic数据增强以获得更合理的数据扩充,使训练结果更具鲁棒性;在CSPDarknet53中引入空洞卷积得到D-CSPDarknet53,获得更大感受野,提升准确率和速度;在SPP中引入平均池化得到A-SPP,充分利用信息,使网络更具鲁棒性;删减小目标检测,获得巨大的速度提升;使用Soft-DIOU-NMS算法,提升目标重叠时的识别效果。最后制作绿篱数据集,对改进效果进行测试,并与其他算法进行对比。试验结果表明,DA2-YOLOv4算法mAP达到985%,检测速度达到83.1 FPS,较原始YOLOv4算法分别提高了8.1%和14.9 FPS,而且算法各方面性能均显著优于其他目标检测算法。DA2-YOLOv4完全满足绿篱识别要求,为绿篱修剪行业自动化提供了有力保障。  相似文献   
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