农业机械学报

作者：李尚平，张超，张彪，文春明，李凯华

单位：广西民族大学,广西民族大学,广西大学,广西民族大学,广西民族大学,

关键词：宿根蔗补种机;蔗苗识别与定位;YOLO v5s;轻量化;双目相机

基金：国家自然科学基金项目（52165009）和广西科技重大专项（桂科AA22117008、桂科AA22117006）

宿根蔗补种机是解决甘蔗田间缺苗问题的一种补种装置，对于补种机田间作业，能够精准地识别并定位宿根蔗苗十分重要。针对甘蔗田间宿根蔗苗难以精确检测并定位的问题，提出了一种双目相机结合改进YOLO v5目标检测算法的宿根蔗苗识别和定位方法。针对目标检测，提出了一种改进YOLO v5s网络模型YOLO v5s_P234_SGG。首先在不同光照及距离条件下拍摄宿根蔗苗图像，进行数据预处理和标注，构建宿根蔗苗数据集，然后剔除原始YOLO v5s网络模型的大目标检测层，新增一个小目标检测层，使模型能够更好地适应对蔗苗这种小目标的识别需求；其次在主干网络引入SimAM注意力机制，以增强模型对宿根蔗苗关键特征信息的关注，引入SlimNeck代替Neck网络，在保持足够精度的同时降低了模型复杂度，并将主干网络中的普通卷积模块替换成Ghost模块，显著减小了模型内存占用量。实验结果表明，该方法在宿根蔗苗数据集上精确率达到95.8%，召回率达到95.2%，平均精度均值达到97.1%，相比原始YOLO v5s网络，精确率上升3.1个百分点，召回率上升2.6个百分点，平均精度均值上升3.1个百分点，模型内存占用量减小7.7MB，参数量减少4062632，浮点运算次数减少7.8×109，单幅图像检测时间减少3.7ms。蔗苗定位实验结果表明，双目测距定位算法平均相对误差为0.97%，最大相对误差为4.60%。成功实现了对甘蔗苗的精准识别与测距，为后续的农业智能作业提供了重要的实时信息和决策支持。

来源：2024年第12期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2024年第12期