基于IFSSD卷积神经网络的柚子采摘目标检测模型.pdf

【基于IFSSD卷积神经网络的柚子采摘目标检测模型】 在农业机械化与智能化进程中，精准检测果树上的果实是实现自动化采摘的关键技术之一。针对柚子采摘时存在的小目标漏检和叶子误检问题，科研人员提出了一种基于IFSSD（InceptionV3-feature fusion single shot-multibox detector）的卷积神经网络模型。IFSSD是一种改进的特征融合单镜头检测器，旨在提高对柚子检测的准确性和效率。 传统的水果检测模型往往由于小目标柚子的尺寸和复杂背景导致漏检，同时可能会将树叶误识别为发育期的柚子。IFSSD模型通过引入InceptionV3网络作为骨干网络，替代原有的VGG16超深度卷积神经网络，以提升计算效率。InceptionV3网络的设计特点是其多层次的并行结构，能够更有效地提取多尺度特征，这对于识别大小不一的柚子尤其有益。 此外，IFSSD模型还采用了Focal Loss损失函数，用以解决正负样本不平衡导致的检测器误检问题。Focal Loss是在交叉熵损失基础上进行改进，降低了对大量背景类别的惩罚权重，使得模型更加关注于难以检测的小目标，从而提高检测精度。 实验结果显示，该模型在测试数据集上的检测准确率达到93.7%，当IoU（Intersection over Union）阈值大于0.5时。这意味着模型对柚子的定位非常精确，能有效避免误检。在NVIDIA RTX 2060 GPU上，每幅图像的检测时间仅为29毫秒，满足了实时检测的需求。 此模型的应用不仅可以实现在树上柚子的自动检测，也为其他小型水果的采摘检测提供了参考。该研究得到了国家重点研发计划项目、广东省重点领域研发计划项目以及广东省科技计划项目的支持，展示了深度学习和特征融合在农业图像处理领域的潜力。 关键词：柚子；采摘；实时检测；深度学习；特征融合；改进的特征融合单镜头检测器 总结来说，基于IFSSD的卷积神经网络模型是通过结合InceptionV3网络和Focal Loss来优化目标检测性能，特别针对小目标柚子的检测进行了优化，提升了检测准确率和实时性，有助于推动智能采摘机器人在农业中的应用。该模型的成功实施表明，深度学习技术在农业自动化领域的应用具有广阔前景。