农业机械学报

作者：赵润茂，黄嘉涛，满忠贤，罗锡文，胡炼，何杰，汪沛，黄培奎

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,华南农业大学,华南农业大学,

关键词：水稻收获;运粮车;无人驾驶;粮厢图像分割;DeepLabv3+;多机协同作业

基金：国家重点研发计划项目(2021YFD2000600)和农业装备技术全国重点实验室(华南农业大学)开放课题项目(SKLAET-202404)

针对目前无人驾驶水稻收获机向运粮车转卸稻谷时，依靠收获机和运粮车的北斗定位信息决策卸粮臂位置控制，对靶精度难以保证问题，提出一种粮厢图像视觉分割模型GTSM，为卸粮臂对靶提供粮厢位置参考信息。在DeepLabv3+结构基础上，使用轻量化主干ShuffleNetv2替换Xception，将ASPP模块中空洞卷积替换为深度可分离卷积，然后低秩分解为微因子分解卷积，以减小模型复杂度和提高运行速度；在浅层特征分支引入SE通道注意力机制，提高模型对粮厢边缘、纹理等低级特征利用能力。试验结果显示，GTSM平均交占比和平均像素准确率分别达到96.06%和98.69%，较基准DeepLabv3+分别提升0.78、0.67个百分点；同时，模型复杂度明显改善，参数量和内存占用量仅为原来的1/9，推理速度提高166%。试验结果表明，提出的GTSM兼顾分割精度和推理速度，可为田间运粮车粮厢自动化分割提供参考依据。

来源：2025年第6期

《农业机械学报》期刊编辑部

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