自然环境下基于轻量级SSD的柑橘检测研究

作者：廖翔华; 王世刚; 刘恒; 马凯

来源：传感器世界, 2023, 29(01): 11-18.

DOI：10.16204/j.sw.issn.1006-883X.2023.01.002

• 卷积神经网络
• 机器视觉
• 深度可分离卷积
• 柑橘检测

柑橘采摘机器人常被用来替换工人完成采摘任务。为了采摘机器人在自然环境下能更好地检测到成熟的柑橘果实，一方面，文章针对柑橘的生长特点提出一种轻量级single Shot MultiBox Detector(SSD)柑橘检测模型，首先，为了轻量化模型，将基础网络由原来的VGG-16替换成MobileNetv2，其次，为了解决预测特征层默认框生成的随机性及不稳定性，将K-means算法聚类数据集获得的结果替换默认框的大小，最后，为了减小边界框回归误差，将定位损失函数由原来的Smooth L1修改为GIoU；另一方面，文章自建自然环境下的柑橘数据集并对数据集进行优化处理。实验结果表明，文章改进后的轻量级SSD模型在自建的柑橘数据集上的表现不仅比SSD模型的Average Precision(AP)值高了约8个百分点，而且每秒传输帧数（FPS）达到了37.3，达到了实时检测的要求。

• 单位
  自动化学院; 广西科技大学