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商楓楠, 周學成, 梁英凱, 肖明瑋, 陳橋, 羅陳迪. 基於改進YOLOX的自然環境中火龍果檢測方法[J]. 智慧農業(中英文), 2022, 4(3): 120-131.
SHANG Fengnan, ZHOU Xuecheng, LIANG Yingkai, XIAO Mingwei, CHEN Qiao, LUO Chendi. Detection method for dragon fruit in natural environment based on improved YOLOX[J]. Smart Agriculture, 2022, 4(3): 120-131.
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基於改進YOLOX的自然環境中火龍果檢測方法
商楓楠1，2，3， 周學成1，2，3*， 梁英凱1，2，3， 肖明瑋1，2，3， 陳橋1，2，3， 羅陳迪1，2，3
（1.華南農業大學 工程學院，廣東廣州 510642；2.廣東省農業人工智能重點實驗室，廣東廣州 510642；3.南方農業機械與裝備關鍵技術教育部重點實驗室，廣東廣州 510642）
摘要：自然環境下果實的精準檢測是火龍果採摘機器人執行採摘作業的先決條件。為提高自然環境下果實識別的精確性、魯棒性和檢測效率，本研究對YOLOX（You Only Look Once X）網絡進行改進，提出了一種含有注意力模塊的目標檢測方法。為便於在嵌入式設備上部署，本方法以YOLOX-Nano網絡為基準，將卷積注意力模塊（Convolutional Block Attention Module，CBAM）添加到YOLOX-Nano的主幹特徵提取網絡中，通過為主幹網絡提取到不同尺度的特徵層分配權重係數來學習不同通道間特徵的相關性，加強網絡深層信息的傳遞，降低自然環境背景下對火龍果識別的干擾。對該方法進行性能評估和對比試驗，經過訓練後，該火龍果目標檢測網絡在測試集的AP0.5值為98.9%，AP0.5:0.95的值為72.4%。在相同試驗條件下對比其它YOLO網絡模型，該方法平均檢測精度分別超越YOLOv3、YOLOv4-Tiny和YOLOv5-S模型26.2%、9.8%和7.9%。最後對不同分辨率的火龍果果園自然環境下採集的視頻進行實時測試。試驗結果表明，本研究提出的改進YOLOX-Nano目標檢測方法，每幀平均檢測時間為21.72 ms，F1值為0.99，模型大小僅3.76 MB，檢測速度、檢測精度和模型大小滿足自然環境下火龍果採摘的技術要求。
關鍵詞：水果採摘；自然環境；火龍果；目標檢測；YOLOX；注意力機制；深度學習
文章圖片
圖1 不同拍攝環境下火龍果原始圖像
Fig. 1 Original images of dragon fruit in different environments
圖2 改進後的YOLOX網絡結構
Fig. 2 The network structure of improved YOLOX
圖3 卷積注意力模塊結構
Fig. 3 Convolutional Block Attention Module structure
圖4 不同輸入分辨率的YOLOX-Nano損失曲線
Fig. 4 Loss curves of YOLOX-Nano with different input resolutions
圖5 YOLOX-Nano改進前後火龍果檢測結果對比
Fig. 5 Comparison of test results of YOLOX-Nano before and after improvement
圖6 YOLOX-Nano改進前後火龍果檢測結果對比
Fig. 6 Test results comparison of YOLOX-Nano before and after the improvement
圖7 順光時不同網絡火龍果檢測效果
Fig. 7 Dragon fruit detection effect of different networks during lighting
圖8 遮陰時不同網絡火龍果檢測效果
Fig. 8 Dragon fruit detection effect of different networks during shading
圖9 逆光時不同網絡火龍果檢測效果
Fig. 9 Dragon fruit detection effect of different networks during backlighting
圖10 改進的YOLOX-Nano網絡火龍果檢測幀率對比
Fig. 10 Comparison of dragon fruit detection frame rates of improved YOLOX-Nano network
通訊作者簡介
周學成 教授
周學成，華南農業大學教授，工學博士。主持承擔國家“863”計劃、國家重點研發計劃、國家自然科學基金面上項目等課題，研究工作涉及智能成像檢測和智能農機裝備等領域，主要研究方向包括原位根系的三維成像檢測、農產品內部品質無損檢測和果蔬採摘機器人等方面。公開發表學術論文30多篇，獲得國家授權發明專利4項、軟件著作權5項。
來源：《智慧農業（中英文）》2022年第3期
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