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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本申请涉及一种复杂环境下的菠萝果实检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：响应菠萝果实检测指令，获取待检测菠萝果园图像；基于已训练至收敛状态的菠萝果实检测模型对所述待检测菠萝果园图像进行目标检测以确定待采摘菠萝相对应的候选框，采用非最大值抑制算法对所述候选框进行处理，获得所述待检测菠萝果园图像中所述待采摘菠萝的目标位置；采摘作业机器人根据所述待采摘菠萝的目标位置确定其机械手的采摘动作位置，驱动所述机械手将所述待采摘菠萝采摘至果实收集框中，以完成复杂环境下的菠萝果实检测。本申请避免采摘作业机器人在采摘过程中出现误采摘、漏采摘以及检测精度不高等问题，为智慧农业系统的构建打下了坚实的理论基础。
主权项：1.一种复杂环境下的菠萝果实检测方法，其特征在于，包括：响应菠萝果实检测指令，获取待检测菠萝果园图像；基于已训练至收敛状态的菠萝果实检测模型对所述待检测菠萝果园图像进行目标检测以确定待采摘菠萝相对应的候选框，采用非最大值抑制算法对所述候选框进行处理，获得所述待检测菠萝果园图像中所述待采摘菠萝的目标位置，其中，所述菠萝果实检测模型的基础网络架构为改进的YOLOv5s模型，所述改进的YOLOv5s模型采用Ghost卷积替代原始网络的卷积，在主干网络和颈部网络的连接处添加CABM注意力机制模块，在所述颈部网络引入轻量级上采样算子；采摘作业机器人根据所述待采摘菠萝的目标位置确定其机械手的采摘动作位置，驱动所述机械手将所述待采摘菠萝采摘至果实收集框中，以完成复杂环境下的菠萝果实检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 复杂环境下的菠萝果实检测方法、装置、设备及介质
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