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果园环境中,检测目标果实易受复杂背景、果实姿态和颜色等因素影响,为提高绿色目标果实检测的精度与效率,满足果园智能测产和自动化采摘要求,本研究针对不同光照环境和果实姿态,提出一种适于样本数量不足的绿色目标果实高效检测模型。该模型采用优化Transformer结构,首先借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)网络提取图像特征;然后输入编码-解码器生成一组目标果实预测框,最后通过前馈神经网络(Feed-forward Network,FFN)结构预测检测结果。在训练过程中,引入重采样法扩充样本数量,解决样本数量不足问题;引入迁移学习,加速网络收敛。分别制作苹果、柿子数据集用于模型训练。试验结果表明,经迁移学习后该模型训练效率大幅提高;与流行的目标检测模型相比,优化后的模型在检测绿色柿子与绿色苹果时,精度分别为93.27%和91.35%。该方法可为其他果蔬绿色目标检测提供理论借鉴。 相似文献
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复杂环境下柿子和苹果绿色果实的优化SOLO分割算法 总被引：2，自引：2，他引：0
为了实现果园复杂环境下柿子和苹果绿色果实的精准分割,该研究提出了一种基于SOLO的绿色果实优化分割算法。首先,利用分离注意力网络（ResNeSt）设计SOLO算法的主干网络,用于提取绿色果实特征;其次,为更好地应对绿色果实特征的多尺度问题,引入特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks,FPN）,构造ResNeSt+FPN组合结构;最后,将SOLO算法分为类别预测和掩码生成2个分支,类别预测分支在预测语义类别的同时,掩码生成分支实现了对绿色果实的实例分割。试验结果表明,优化SOLO分割算法的平均召回率和精确率分别达到94.84%和96.16%,平均每张绿色果实图像在图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）上的分割时间为0.14 s。通过对比试验可知,优化SOLO分割算法的召回率分别比优化掩膜区域卷积神经网络算法（Optimized Mask Region Convolutional Neural Network,Optimized Mask R-CNN）、SOLO算法、掩膜区域卷积神经网络算法（Mask Region Convolutional Neural Network,Mask R-CNN）和全卷积实例感知语义分割算法（Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation,FCIS）提高了1.63、1.74、2.23和6.52个百分点,精确率分别提高了1.10、1.47、2.61和6.75个百分点,分割时间缩短了0.06、0.04、0.11和0.13 s。该研究算法可为其他果蔬的果实分割提供理论借鉴,扩展果园测产和机器采摘的应用范围。 相似文献
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