文献类型：期刊文章

作　　者：徐印赟[1,2] 江明[1,2] 李云飞[1,2] 吴云飞[1,2] 卢桂馥[1,3]

Xu Yinyun;Jiang Ming;Li Yunfei;Wu Yunfei;Lu Guifu(Key Laboratory of Advanced Perception and Intelligent Control of High-End Equipment,Ministry of Education,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China;School of Electrical Engineering,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China;School of Computer and Information,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China)

机构地区：[1]安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室,芜湖241000 [2]安徽工程大学电气工程学院,芜湖241000 [3]安徽工程大学计算机与信息学院,芜湖241000

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：国家自然科学基金(61976005)项目资助

年　　份：2022

卷　　号：36

期　　号：4

起止页码：114-123

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为使水果采摘机器人在复杂情况下如树叶遮挡、果实目标尺度变化大等情况能准确地检测出水果,提出一种YOLO(you only look once)改进模型与NMS(non-maximum suppression)改进算法的目标检测方法。首先,对传统YOLO深度卷积神经网络架构进行改进,设计一种更细化的SPP5(spatial pyramid pooling)特征融合网络模块,强化特征图多重感受野信息的融合,并基于此模块提出一种YOLOv4-SPP2-5模型,在标准YOLOv4网络中跨层添加并改进SPP层,重新分布池化核大小,增强感受野范围,从而降低目标误检率;其次,提出一种Greedy-Confluence的NMS改进算法,通过对高度接近的检测框直接抑制和对重叠检测框综合考虑距离交并比DIOU(distance-intersection over union)和加权接近度WP(weighted proximity)的方法,均衡NMS的计算消耗并减少检测框的错误抑制,从而提高遮挡、重叠物体的检测精度;最后,分别对改进方法进行性能测试,验证方法的可行性,随后制作水果检测数据集并进行格式转换和标签标注,然后采用数据增强技术对训练数据进行扩充,并使用K-means++聚类方法获取先验锚定框,在计算机上进行了水果检测实验。结果表明,基于改进YOLO网络及改进NMS的水果检测方法在准确率方面有显著的提高,平均精度均值(mean average precision,MAP)在YOLOv4上达到了96.65%,较原网络提升1.70%,并且实时性也得到了保证,在测试设备上达到了39.26帧/s。

关 键 词：水果目标检测  YOLO网络  SPP模块  NMS 信息熵

分 类 号：TS255.7] TP391.41[食品科学与工程类]