基于Deeplab-MV3的三七垄间导航线提取算法研究

陈红; 张兆国; 解开婷; 王成琳; 王法安

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基于Deeplab-MV3的三七垄间导航线提取算法研究

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针对田间路径语义分割算法在复杂场景中识别准确率低、时滞大,现有的导航线提取算法在三七种植场景中适用性差的问题,本文以改进的轻量化Deeplab-MV3模型识别垄径区域,并提出一种结合分段外接框质心生成导航定位点和多段三次B样条曲线的导航中线提取方法,实现对三七垄径导航线的准确高效提取.在三七田间数据集上训练模型并通过梯度加权类激活映射法分析Deeplab-MV3的各部分模块改进的有效性,测试集上模型垄间识别的平均交并比为74.80%,像素准确率为94.53%,参数量为3.086×10~6,模型推理速度为55.44帧/s,满足部署到移动设备的识别准确性和模型轻量化要求.开展三七垄间导航线提取实验,结果表明本文算法的平均像素偏差为5.32像素,误差占比的平均偏差为0.91%,偏航角平均偏差为1.27°,相较于使用Canny算子边缘提取的中点的导航线拟合法的导航精度有所提高.实验结果可为复杂道路田间环境的导航线提取以及农机导航设备提供研究基础.

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来源
《昆明理工大学学报：自然科学版》 |2023年第5期|95-106|共12页
作者
陈红; 张兆国; 解开婷; 王成琳; 王法安;
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作者单位

昆明理工大学现代农业工程学院;

云南昆明650093;

云南省高校中药材机械化工程研究中心;

云南昆明650093;

昆明理工大学机电工程学院;

昆明650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
三七; 语义分割; Deeplab-MV3; 垄间导航线; 梯度加权类激活映射;

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