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基于Openpose改进的苹果生长方向检测
文献摘要：
[目的]苹果采摘机器人在果园作业过程中,不仅需要精准地确定果实的位置,还需要对苹果的生长方向进行精准检测,这样才能够实现机械爪规划出仿人式采摘的抓取方式,实现果实的高效采摘.[方法]文章提出了一种基于改进Openpose的方法,实现了对自然生长状态下果实生长方向的精准检测.改进方案主要从两个方面进行,首选是通过ShuffleNet V2和CA注意力机制相融合的方式替换原VGG19结构,降低主干的参数量,然后是结合单个苹果关键点的特征对该模型进行了去除部分PAF分支的优化改进策略.[结果]改进后的Openpose在各个指标上,全面超过了原Openpose,其运行速度是改进前的6.56倍,对于mAP、mAP-s、mAP-b、AP50 和 AP75 这些参数,分别增长 9.18％、8.50％、11.56％、1.67％和6.35％,并且在各项指标上超越了 AlphaPose和CFA算法.[结论]经过对Openpose模型改进前后的对比和现有算法对比,证明了该文算法在自然场景下对果实生长方向检测的优越性和鲁棒性.
文献关键词：
苹果;生长方向;Openpose;ShuffleNet V2;CA
中图分类号：
作者姓名：
李会宾;史云;刘怀洋;王文昊;刘万福;杨鹏
作者机构：
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081;苏州大学机电工程学院,江苏苏州215100;河海大学地球科学与工程学院,江苏南京211100
文献出处：
引用格式：
[1]李会宾;史云;刘怀洋;王文昊;刘万福;杨鹏-.基于Openpose改进的苹果生长方向检测)[J].中国农业信息,2022(06):34-48
A类：
B类：
Openpose,苹果生长,生长方向,苹果采摘机器人,果园作业,作业过程,精准检测,机械爪,划出,抓取,高效采摘,自然生长,生长状态,果实生长,改进方案,ShuffleNet,V2,CA,注意力机制,VGG19,参数量,PAF,优化改进,改进策略,运行速度,进前,mAP,AP50,AP75,AlphaPose,CFA,模型改进,算法对比,自然场景
AB值：
0.419969
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