基于改进SSD深度学习模型的柑橘实时识别研究
发布时间：2022-12-07 03:35
准确、快速的果实识别方法是柑橘采摘机器人实现智能、高效作业的重要前提,传统识别方法精确度有限,泛化能力不强,特别是识别速度较慢,难以满足柑橘实时识别要求。本文提出了基于改进SSD深度学习模型的柑橘实时识别方法,主要内容如下:首先,对经典SSD模型进行改进,设计了SSDMobileNetV2模型。在基础卷积层,使用轻量化的MobileNetV2网络替代权重众多的VGG-16网络;在辅助卷积层,使用反向残差结构替代传统卷积结构,充当该层的基础结构;设置更加符合柑橘果实几何特征的先验框宽高比。然后,构建柑橘图像和视频数据集。对不同像素面积、不同光照条件、不同果实状态的柑橘果实进行图像采集。利用自适应直方图均衡化方法对不良图像进行预处理。使用镜像、旋转等方法进行数据扩增。为了提高模型对遮挡重叠果实的识别能力,手工标注遮挡重叠果实的前景区域。对果实区域采用仰视、水平和俯视三个角度进行视频采集,增强柑橘样本的多样性。最后,进行柑橘识别模型训练和试验。利用迁移学习的方式加快训练速度。确定训练总损失函数和训练参数,采用学习率衰减法、动量项等方法优化训练过程,选择性能最佳的模型作为...
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 采摘机器人研究现状
1.2.2 果实识别方法研究现状
1.3 主要研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
1.4 创新点
1.5 本章小结
第2章 基于改进SSD深度学习模型的柑橘实时识别方法
2.1 卷积神经网络与深度学习理论
2.2 基于深度学习的目标检测模型
2.2.1 基于候选区域的目标检测模型
2.2.2 基于回归思想的目标检测模型
2.3 改进SSD深度学习模型
2.3.1 MobileNetV2网络
2.3.2 改进SSD深度学习模型结构
2.4 基于改进SSD深度学习模型的柑橘实时识别方法
2.5 本章小结
第3章 柑橘图像和视频数据集的构建
3.1 柑橘图像数据集的构建
3.1.1 原始图像样本采集
3.1.2 图像预处理
3.1.3 数据增强
3.1.4 样本标注
3.1.5 图像数据集准备
3.2 柑橘视频数据集的构建
3.3 本章小结
第4章 柑橘识别模型训练与试验
4.1 模型参数设定与训练
4.1.1 试验平台
4.1.2 迁移学习
4.1.3 先验框尺寸的选择
4.1.4 损失函数
4.1.5 试验评价指标
4.1.6 训练参数设定
4.2 试验验证与结果分析
4.2.1 模型改进前后的识别结果
4.2.2 使用目标前景区域标注的识别结果
4.2.3 与其他识别方法的对比试验
4.3 基于树莓派设备的视频流柑橘识别试验
4.3.1 树莓派设备
4.3.2 运行环境搭建和模型移植
4.3.3 试验结果
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 论文总结
5.2 研究展望
参考文献
作者攻读学位期间的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]气电混合驱动全天候苹果收获机器人设计与试验[J]. 赵德安,吴任迪,刘晓洋,张小超,姬伟. 农业机械学报. 2020(02)
[2]基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法[J]. 刘晓洋,赵德安,贾伟宽,阮承治,姬伟. 农业机械学报. 2019(11)
[3]我国柑橘生产现状及未来前景展望[J]. 沈兆敏. 科学种养. 2019(09)
[4]基于深度学习的小目标检测研究综述[J]. 刘晓楠,王正平,贺云涛,刘倩. 战术导弹技术. 2019(01)
[5]基于SVM和AdaBoost的棉叶螨危害等级识别[J]. 杨丽丽,张大卫,罗君,王振鹏,吴才聪. 农业机械学报. 2019(02)
[6]自然环境下多类水果采摘目标识别的通用改进SSD模型[J]. 彭红星,黄博,邵园园,李泽森,张朝武,陈燕,熊俊涛. 农业工程学报. 2018(16)
[7]基于改进Faster R-CNN识别深度视频图像哺乳母猪姿态[J]. 薛月菊,朱勋沐,郑婵,毛亮,杨阿庆,涂淑琴,黄宁,杨晓帆,陈鹏飞,张南峰. 农业工程学报. 2018(09)
[8]未成熟芒果的改进YOLOv2识别方法[J]. 薛月菊,黄宁,涂淑琴,毛亮,杨阿庆,朱勋沐,杨晓帆,陈鹏飞. 农业工程学报. 2018(07)
[9]自然环境下绿色柑橘视觉检测技术研究[J]. 熊俊涛,刘振,汤林越,林睿,卜榕彬,彭红星. 农业机械学报. 2018(04)
[10]夹剪一体的荔枝采摘末端执行器设计与性能试验[J]. 陈燕,蒋志林,李嘉威,王佳盛,刘威威,邹湘军. 农业机械学报. 2018(01)
博士论文
[1]柑橘采摘机器人工作场景信息感知技术与路径规划研究[D]. 吕强.江苏大学 2010
本文编号：3712159
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 采摘机器人研究现状
1.2.2 果实识别方法研究现状
1.3 主要研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
1.4 创新点
1.5 本章小结
第2章 基于改进SSD深度学习模型的柑橘实时识别方法
2.1 卷积神经网络与深度学习理论
2.2 基于深度学习的目标检测模型
2.2.1 基于候选区域的目标检测模型
2.2.2 基于回归思想的目标检测模型
2.3 改进SSD深度学习模型
2.3.1 MobileNetV2网络
2.3.2 改进SSD深度学习模型结构
2.4 基于改进SSD深度学习模型的柑橘实时识别方法
2.5 本章小结
第3章 柑橘图像和视频数据集的构建
3.1 柑橘图像数据集的构建
3.1.1 原始图像样本采集
3.1.2 图像预处理
3.1.3 数据增强
3.1.4 样本标注
3.1.5 图像数据集准备
3.2 柑橘视频数据集的构建
3.3 本章小结
第4章 柑橘识别模型训练与试验
4.1 模型参数设定与训练
4.1.1 试验平台
4.1.2 迁移学习
4.1.3 先验框尺寸的选择
4.1.4 损失函数
4.1.5 试验评价指标
4.1.6 训练参数设定
4.2 试验验证与结果分析
4.2.1 模型改进前后的识别结果
4.2.2 使用目标前景区域标注的识别结果
4.2.3 与其他识别方法的对比试验
4.3 基于树莓派设备的视频流柑橘识别试验
4.3.1 树莓派设备
4.3.2 运行环境搭建和模型移植
4.3.3 试验结果
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 论文总结
5.2 研究展望
参考文献
作者攻读学位期间的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]气电混合驱动全天候苹果收获机器人设计与试验[J]. 赵德安,吴任迪,刘晓洋,张小超,姬伟. 农业机械学报. 2020(02)
[2]基于超像素特征的苹果采摘机器人果实分割方法[J]. 刘晓洋,赵德安,贾伟宽,阮承治,姬伟. 农业机械学报. 2019(11)
[3]我国柑橘生产现状及未来前景展望[J]. 沈兆敏. 科学种养. 2019(09)
[4]基于深度学习的小目标检测研究综述[J]. 刘晓楠,王正平,贺云涛,刘倩. 战术导弹技术. 2019(01)
[5]基于SVM和AdaBoost的棉叶螨危害等级识别[J]. 杨丽丽,张大卫,罗君,王振鹏,吴才聪. 农业机械学报. 2019(02)
[6]自然环境下多类水果采摘目标识别的通用改进SSD模型[J]. 彭红星,黄博,邵园园,李泽森,张朝武,陈燕,熊俊涛. 农业工程学报. 2018(16)
[7]基于改进Faster R-CNN识别深度视频图像哺乳母猪姿态[J]. 薛月菊,朱勋沐,郑婵,毛亮,杨阿庆,涂淑琴,黄宁,杨晓帆,陈鹏飞,张南峰. 农业工程学报. 2018(09)
[8]未成熟芒果的改进YOLOv2识别方法[J]. 薛月菊,黄宁,涂淑琴,毛亮,杨阿庆,朱勋沐,杨晓帆,陈鹏飞. 农业工程学报. 2018(07)
[9]自然环境下绿色柑橘视觉检测技术研究[J]. 熊俊涛,刘振,汤林越,林睿,卜榕彬,彭红星. 农业机械学报. 2018(04)
[10]夹剪一体的荔枝采摘末端执行器设计与性能试验[J]. 陈燕,蒋志林,李嘉威,王佳盛,刘威威,邹湘军. 农业机械学报. 2018(01)
博士论文
[1]柑橘采摘机器人工作场景信息感知技术与路径规划研究[D]. 吕强.江苏大学 2010
本文编号：3712159
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/zaizhiyanjiusheng/3712159.html
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