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申请/专利权人：新疆农业大学

摘要：本发明公开了一种果园复杂环境下苹果识别算法，涉及苹果识别检测技术领域，解决了由枝干遮挡、苹果间重叠及远近景尺度不一引起的苹果目标检测精度降低的问题。该果园复杂环境下苹果识别算法使用Rep‑ViG‑Apple模型；在本发明中，改进后的Rep‑ViG‑Apple模型的精确率、召回率和平均精度可达92.5％、85.0％和93.3％，较YOLOv8n分别提高了1.5％、1.5％和2.0％，Rep‑ViG‑Apple的模型大小压缩了22％。据此，复杂果园环境下的Rep‑ViG‑Apple模型在检测的精确率、召回率、模型大小方面均有出色表现，可视为苹果自动化采摘的高效模型之一。

主权项：1.一种果园复杂环境下苹果识别算法，其特征在于：使用Rep-ViG-Apple模型，所述Rep-ViG-Apple模型的构建具体包括以下步骤：S1：针对复杂环境下苹果特征信息不充分的问题，提出RepIRDBlock模块并引入SGVA模块，以此设计出全新的Rep-ViG特征提取网络；S2：针对苹果特征信息融合不充分的问题，提出RepConvsBlock重参数化模块，并构造出Rep-FPN-PAN特征融合网络；S3：针对模型泛化性较弱的问题，提出模拟真实环境的离线数据增强算法，以此扩充苹果检测数据集，并与mosaic在线数据增强算法结合应用于训练集，以此设计出离线与在线双混合的训练数据增强策略；S4：针对改进后所述Rep-ViG-Apple模型计算量和参数量较大的问题，采用基于LAMP分数的通道剪枝算法，以此对模型冗余的特征图进行剪除，在保证模型精度的同时最大程度压缩模型的大小，用以实现模型的计算复杂度与精度的平衡；其中，所述步骤S1中，所述的RepIRDBlock模块在训练阶段提取多尺度的特征信息，用以增强对遮挡、重叠目标的特征提取能力，同时在推理阶段将多分支合并为单分支结构，用以对模型进行无损压缩；所述的SVGA模块用于捕获全局特征信息，以此增强对苹果的关注度，并且，所述步骤S2中，所述的Rep-FPN-PAN特征融合网络在训练阶段融合多尺度的苹果特征信息，用以提高不同尺寸苹果目标的识别能力；在推理阶段合并为单分支结构，用以降低模型的计算量以及提高模型的检测速度。

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百度查询： 新疆农业大学 一种果园复杂环境下苹果识别算法