农业机械学报

作者：赵文锋，黄袁爵，钟敏悦，李振源，罗梓涛，黄家俊

单位：华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,华南农业大学,

关键词：火龙果园;多任务;视觉感知;语义分割;目标检测;YOLOP

基金：国家重点研发计划项目（2023YFD1400700）

现代果园机器人面临复杂环境、光线多变和非结构化环境等问题，需要高效处理大量环境信息，而传统顺序执行多个单一任务的算法受到计算能力的限制，难以满足现代果园机器人的需求。本文针对火龙果园环境中自动驾驶机器人处理多任务时所面临的实时性和准确性要求，基于YOLOP模型引入了焦点融合高效卷积模块，并采用C2F和SPPF模块，同时优化了分割任务的损失函数，从而构建出OrchardYOLOP模型。实验结果表明，在目标检测任务上的精确度达到84.1%；在可行驶区域分割任务上的mIoU达到89.7%；在果树区域分割任务上的mIoU提高到90.8%；推理速度达到33.33f/s，而参数量仅有9.67×106。与YOLOP模型相比，不仅在速度上满足了实时性要求，而且准确性上也有显著提升。这解决了火龙果园多任务视觉感知中的关键问题，为非结构化环境下的多任务自动驾驶视觉感知提供了一种有效的解决方案。

来源：2024年第11期

《农业机械学报》期刊编辑部

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