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基于Compact-YOLO v4的茶叶嫩芽移动端识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础,采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟,但该方法过度依赖于高性能硬件,不利于采茶机器人移动端的部署,针对这一问题,本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别方法。首先对YOLO v4算法的Backbone网络和Neck网络进行改进,将Backbone网络替换为GhostNet,将Neck网络中传统卷积替换为Ghost卷积,改进后的模型内存占用量仅为原来的1/5。接着运用迁移学习的训练方法提升模型精度,试验表明,Compact-YOLO v4算法模型的精度、召回率、平均精度均值、F1值分别为51.07%、78.67%、72.93%和61.45%。最后将本文算法模型移植到PRO-RK3568-B移动端开发板,通过转换模型、量化处理、改进部署环境3种方式,降低模型推理计算对硬件性能的需求,最终在保证嫩芽识别准确率的前提下,实现了优化模型推理过程、减轻移动端边缘计算压力的目的,为茶叶嫩芽采摘机器人的实际应用提供了技术支撑。 相似文献
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为解决草莓采摘过程中被遮挡及目标较小情况下漏检的问题,同时提升草莓的识别精度与计算速率,该研究提出了一种基于改进的轻量级Mobile-YOLOv5s草莓识别检测算法。首先,为了提高计算效率,使用了轻量化的MobileNetV3网络替代了原始的YOLOv5s主干网络,并引入了Alpha-IoU损失函数以加快模型的收敛速度,提高对重叠目标的识别准确率;其次,考虑到草莓目标较小的情况,使用K-Means++算法对原始YOLO的anchor进行重聚类,并增加了一个检测头,使其更加适应草莓的尺寸。试验结果表明,改进后的网络模型检测帧率为44帧/s,比原模型提升了15.7%;计算量为8.3×109/s,比原模型降低了48%;模型大小为4.5 MB,比原模型降低了41.5%;成熟草莓检测精度为99.5%,均值平均精度为99.4%,相较于原YOLOv5s算法分别提高了3.6和9.2个百分点。改进后的模型可以更快速、准确地识别出各阶段的草莓,为草莓智能化采摘提供技术支撑。 相似文献
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