基于改进YOLOv3的果园复杂环境下苹果果实识别

来源：农业工程学报杂志2021年第16期北京时间：

作者：赵辉,乔艳军,王红君,岳有军,

摘要：为使采摘机器人能够全天候在不同光照、重叠遮挡、大视场等果园复杂环境下对不同成熟度的果实进行快速、准确识别，该研究提出了一种基于改进YOLOv3的果实识别方法。首先，将DarkNet53网络中的残差模块与CSPNet（Cross Stage Paritial Network）结合，在保持检测精度的同时降低网络的计算量；其次，在原始YOLOv3模型的检测网络中加入SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块，将果实的全局和局部特征进行融合，提高对极小果实目标的召回率；同时，采用Soft NMS（Soft Non-Maximum Suppression）算法代替传统NMS（Non-Maximum Suppression）算法，增强对重叠遮挡果实的识别能力；最后，采用基于Focal Loss和CIoU Loss的联合损失函数对模型进行优化，提高识别精度。以苹果为例进行的试验结果表明：经过数据集训练之后的改进模型，在测试集下的MAP（Mean Average Precision）值达到96.3%，较原模型提高了3.8个百分点；F1值达到91.8%，较原模型提高了3.8个百分点；在GPU下的平均检测速度达到27.8帧/s，较原模型提高了5.6帧/s。与Faster RCNN、RetinaNet等几种目前先进的检测方法进行比较并在不同数目、不同光照情况下的对比试验结果表明，该方法具有优异的检测精度及良好的鲁棒性和实时性，对解决复杂环境下果实的精准识别问题具有重要参考价值。

关键词：收获机, 目标检测, 图像处理, 果实识别, YOLOv3, 复杂环境