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采用改进Unet网络的茶园导航路径识别方法

文献类型： 中文期刊

作者： 赵岩;张人天;董春旺;刘中原;李杨

作者机构：

关键词： 导航;深度学习;茶园可视化;路径识别;语义分割;样条曲线拟合

期刊名称：农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2022 年 19 期

页码：

收录情况： EI（2023版） ; ; 北大核心（2020版） ; ; CSCD（2023-2024年度） ; ; 科技核心（2023版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 针对目前在茶园垄间导航路径识别存在准确性不高、实时性差和模型解释困难等问题,该研究在Unet模型的基础上进行优化,提出融合Unet和ResNet模型优势的Unet-ResNet34模型,并以该模型所提取的导航路径为基础,生成路径中点,通过多段三次B样条曲线法拟合中点生成茶园垄间导航线.该研究在数据增强后的茶园垄间道路训练集中完成模型训练,将训练完成的模型在验证集进行导航路径识别,根据梯度加权类激活映射法解释模型识别过程,可视化对比不同模型识别结果.Unet-ResNet34模型在不同光照和杂草条件下导航路径分割精度指标平均交并比为91.89％,能够实现茶园垄间道路像素级分割.模型处理RGB图像的推理速度为36.8帧/s,满足导航路径分割的实时性需求.经过导航线偏差试验可知,平均像素偏差为8.2像素,平均距离偏差为0.022 m,已知茶园垄间道路平均宽度为1 m,道路平均距离偏差占比2.2％.茶园履带车行驶速度在0～1 m/s之间,单幅茶垄图像平均处理时间为0.179 s.研究结果能够为茶园视觉导航设备提供技术和理论基础.

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