农业机械学报

作者：王金鹏，何萌，甄乾广，周宏平

单位：南京林业大学,南京林业大学,南京林业大学,南京林业大学,

关键词：油茶果;机器视觉;COF-YOLO v8n;计数;产量估计

基金：国家林业和草原局应急科技项目（202202-3）、江苏省农业科技自主创新基金项目（CX（22）3099）、江苏省现代农机装备与技术推广项目（NJ2021-18）和江苏省重点研发计划项目（BE20211016-2）

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象，使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题，提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数，有效解决因为果实重叠导致的漏检问题；其次调整网络，向其中加入小目标检测层，使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶；最后使用SCConv作为特征提取网络，既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%，比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点，其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到 95.9%、95%、98.5%，分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度，减小油茶的漏检。此外，模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想，将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入，实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性，且模型简单可以嵌入到边缘设备中，不仅可用于指导自动化采收，还可用于果园产量估计，为果园物流分配提供可靠借鉴。

来源：2024年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

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