【摘 要】
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目前,在间作类农田环境中工作的植保喷雾设备,大多不具备图像识别的功能,喷嘴在作业的全过程中一直处于打开状态,造成农药的浪费和土壤环境的污染。少数具备图像识别功能的植保喷雾设备,由于设备硬件性能的限制,其采用的图像识别技术较为落后,存在着特征提取困难,识别精度和速度低下的缺陷。为解决以上问题,本文针对间作类农田环境,在分析国内外对基于图像识别的植保喷雾技术研究的基础上,对嵌入式平台实时识别和间作农田
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目前,在间作类农田环境中工作的植保喷雾设备,大多不具备图像识别的功能,喷嘴在作业的全过程中一直处于打开状态,造成农药的浪费和土壤环境的污染。少数具备图像识别功能的植保喷雾设备,由于设备硬件性能的限制,其采用的图像识别技术较为落后,存在着特征提取困难,识别精度和速度低下的缺陷。为解决以上问题,本文针对间作类农田环境,在分析国内外对基于图像识别的植保喷雾技术研究的基础上,对嵌入式平台实时识别和间作农田喷雾规则制定两项关键技术展开更为具体的研究,设计出一种基于改进Yolov3算法的SBY(Spraying Based on Yolov3)喷雾算法,并制定相关评价指标对其进行实验评估。本文主要研究内容和创新点如下:1)针对传统图像识别技术存在的缺陷,提出使用基于卷积神经网络的目标检测技术进行识别的办法。对目前主流的Two Stage类目标检测算法和One Stage类目标检测算法进行了系统的研究,结合植保喷雾的作业需求,选取Yolov3算法作为本文的基础算法。2)提出一种基于流动场景的小数据集制作方法,并用此方法制作了碧玉植物数据集,在主机环境下对Yolov3模型进行训练。训练好的模型在NVIDIA Jetson TX2嵌入式AI平台上的检测帧数只有3帧,无法满足实时性的需求。针对此,对Yolov3算法进行了基于纵向深度压缩和横向通道剪枝的改进,改进后的Yolov3比原模型体积缩小了79.4%,检测精度提高了11.2个百分点,检测帧数提高到了26帧,满足了在Jetson TX2平台进行实时检测的部署要求。3)通过对植保喷雾作业时雾滴运动过程的分析,制定了静态条件下的喷雾规则;针对单一阈值机制在实际工作中不够灵活的缺陷,提出了基于目标置信度的概率信任机制;针对设备每秒处理帧数低于摄像头采集帧数造成的喷雾延时问题,提出了基于设备当前矢量速度的行为预测机制。融合改进Yolov3算法,静态喷雾规则,概率信任机制以及行为预测机制,形成SBY(Spraying Based on Yolov3)喷雾算法,并将算法在NVIDIA Jetson TX2平台基于Darknet框架和C++语言进行实现。4)搭建了基于NVIDIA Jetson TX2的植保喷雾设备平台,设计了模拟碧玉间作农田,由此组建室内模拟实验环境。针对行业缺乏统一评价指标的现状,结合人工喷雾效果与项目的预期要求,对SBY喷雾算法制定了实时率,漏喷率84))和农药减施率((90)(8)三个评价指标。在室内模拟实验环境下首先对实时率进行实验,实验结果表明,SBY喷雾算法的实时率随着植保喷雾设备移速的增加而降低,当设备移速为0.3m/s时,SBY的实时率达到93.3%。维持设备移速为0.3m/s,在同一农田环境中对三个指标进行关联实验,实验结果表明,SBY算法在实时率达到89.7%,漏喷率仅有9.3%的前提下,农药减施率达到了47.4%,减施效果良好。
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