TY - JOUR ID - 10.12105/j.issn.1672-0423.20210103 TI - 基于边缘设备的轻量化小目标果实检测模型 AU - 张文利,陈开臻,刘鈺昕,段玉林,郭 威,史 云※ VL - 33 IS - 1 PB - 《中国农业信息》 编辑部 SP - 28 EP - 36 PY - 2021/02/25/ JF - 中国农业信息 JA - 中国农业信息 UR - http://www.cjarrp.com/zgnyxx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210103&flag=1 KW - 果实检测;Yolov3;小目标;轻量化;Jetson TX2 nano KW - fruit detection;Yolov3;small target;lightweight;Jetson TX2 nano AB - 【目的】随着计算机视觉和智慧农业的快速发展,果实检测技术已成为研究热点。然 而在果园实际应用场景中,存在模型计算量大、目标果实尺度小的问题,导致模型难以在边 缘设备上实时运行且小目标果实检测精度低,因此文章通过改进Yolov3 模型,设计并实现 一种轻量化小目标果实检测模型RegNet-Yolov3,能够在边缘设备上实时运行并实现高精度 果实检测。【方法】该模型通过构建轻量化特征提取网络,有效降低模型参数计算量,满足 在边缘设备上实时运行要求;并针对柑橘果实小尺度特点,通过添加浅层网络检测分支优 化模型小目标检测性能,提升检测精度。【结果】将模型部署在边缘设备Jetson TX2 nano 上 进行测试,模型mAP 值和网络推理速度分别为96.0% 和122 ms,均优于原先Yolov3 网络测 试结果。【结论】实验结果表明,该研究模型能够实现在保持较高检测精度下,在边缘设备 Jetson TX2 nano 上实时运行,满足果园作业平台果实检测工作。 ER -