基于改进YOLO-V4的玉米收获机掉落果穗检测方法

作者：高昂; 耿爱军; 张智龙; 张姬; 胡晓龙; 李轲

来源：农业工程技术(温室园艺), 2023, 43(02): 116.

• 玉米果穗检测
• YOLO-V4
• 通道剪枝算法
• 实时检测

传统玉米果穗收获机主要依靠人工识别掉落的玉米果穗，不能实现果穗掉落的实时检测。该研究将改进的YOLO-V4算法与通道剪枝算法相结合，实现对玉米收获机掉落果穗检测，使用K-means聚类算法获得与掉落果穗大小相匹配的先验框从而提高联合交集(IOU)。对比不同激活函数对YOLO-V4模型的准确率影响，择优使用Mish激活函数作为该模型激活函数。改进计算回归定位损失函数，使用CEIOU损失函数均衡各类别精度。使用改进的Adam优化函数以提高YOLO-V4模型的准确率。采用通道剪枝算法对模型进行压缩并在模型微调中使用了蒸馏技术，最终模型的大小仅为压缩前的10.77%，测试集mAP为94.3%。该模型的检测速度为112fps，可以满足玉米收获机果穗田间实时检测的需要。该研究可为智能玉米收获机果穗损失率检测提供技术参考。

• 单位
  山东农业大学; 电子工程学院