| 基于改进YOLOv5s模型的山地果园单轨运输机搭载柑橘的检测 |
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| 引用本文： | 周岳淮,李震,左嘉明,龚琬蓉,吕石磊,温威,黄莺.基于改进YOLOv5s模型的山地果园单轨运输机搭载柑橘的检测[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2023,49(4):491-496. |
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| 作者姓名： | 周岳淮 李震 左嘉明 龚琬蓉 吕石磊 温威 黄莺 |
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| 作者单位： | 1.华南农业大学电子工程学院(人工智能学院)，广东 广州 510642；2.柳州铁道职业技术学院自动控制学院，广西 柳州 545616；3.国家现代农业(柑橘)产业技术体系机械化研究室，广东 广州 510642；4.华南农业大学工程基础教学与训练中心，广东 广州 510642 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划子课题(2020YFD1000107)；国家现代农业产业技术体系(CARS–26)；国家自然科学基金项目(31971797、616 01189)；广东省省级乡村振兴战略专项(粤财农[2021] 37号) |
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| 摘 要： | 由于山地果园运输机立地条件差，实时作业信息的获取、反馈、集中化管理较为困难，为了解7SYDD–200型山地果园单轨运输机搭载货物情况，合理调度运输装备，建立了基于改进的YOLOv5s模型的运输机搭载柑橘果筐的检测方法：在果园自然光环境下使用RGB相机(HSK–200)采集运输机搭载柑橘果筐的图像数据；建立和优化YOLOv5s模型，部署至嵌入式设备，实现对搭载过程中的“空果筐”“柑橘”“满果筐”状态的检测。在模型的颈部网络引入CBAM注意力机制，加强模型提取语义信息的能力，解决检测过程中出现的“双重标签”的问题，使用批归一化(BN)层稀疏的尺度因子衡量各通道对模型的表征能力，并对表征能力弱的通道进行剪枝压缩，以克服基模型YOLOv5s检测速度慢的问题，通过多尺度训练策略对模型进行微调，提高模型检测准确率。试验结果表明：改进YOLOv5s模型的检测方法在柑橘搭载数据集上平均精度均值(m AP)为93.3%；模型的浮点数运算量和大小分别为9.9GFLOPs和3.5 MB，比YOLOv5s的提高60.3%和21.3%；在嵌入式平台Jetson Nano部署，其检测速度为78 ms/帧。
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| 关 键 词： | 山地果园单轨运输机 目标检测 剪枝压缩 CBAM注意力机制 改进YOLOv5s |
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