边缘设备上的葡萄园田间场景障碍检测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 崔学智

作者： 崔学智;冯全;王书志;张建华

作者机构：

关键词： 田间场景;轻量级网络模型;边缘设备;实时检测;适用性

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2021 年 009 期

页码： 150-156

收录情况： 北大核心

摘要： 为在无人驾驶农机上实现快速、准确的葡萄园田间障碍目标检测,将EfficientDet-D0、YOLOV4-TINY、YOLOV3-TINY、YOLO-FASTEST四种轻量级目标检测神经网络在自建的葡萄园田间场景数据集进行训练,将训练模型移植到边缘设备NVIDIA JETSON TX2（以下简称TX2）上,对这4种模型的障碍检测精度和在TX2上的适用性进行试验评估。试验结果表明,YOLOV3-TINY、YOLOV4-TINY、EfficientDet-D0、YOLO-FASTEST对葡萄园田间场景障碍检测平均精度mAP分别为0.648、0.601、0.598和0.401。在TX2的实测结果显示,上述网络模型实时视频检测帧率分别为34.24帧、24.75帧、2.34帧和2.97帧。4种目标检测网络中,YOLOV3-TINY在数据集上的检测精度最高、实时检测速度最快,但对硬件资源消耗也相对较高。而在考虑硬件资源消耗时,使用YOLOV4-TINY可以在检测精度、实际运行速度和硬件资源消耗之间维持更好的平衡性,同时可以在运行多任务的情况下取得好的效果。

分类号： S663.1%TP391.41

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