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采用改进Unet网络的茶园导航路径识别方法

文献类型： 中文期刊

作者： 赵岩 1 ; 张人天 1 ; 董春旺 2 ; 刘中原 1 ; 李杨 2 ;

作者机构： 1.石河子大学机械电气工程学院

2.中国农业科学院茶叶研究所

关键词： 导航;深度学习;茶园可视化;路径识别;语义分割;样条曲线拟合

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2022 年 019 期

页码： 162-171

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对目前在茶园垄间导航路径识别存在准确性不高、实时性差和模型解释困难等问题，该研究在Unet模型的基础上进行优化，提出融合Unet和ResNet模型优势的Unet-ResNet34模型，并以该模型所提取的导航路径为基础，生成路径中点，通过多段三次B样条曲线法拟合中点生成茶园垄间导航线。该研究在数据增强后的茶园垄间道路训练集中完成模型训练，将训练完成的模型在验证集进行导航路径识别，根据梯度加权类激活映射法解释模型识别过程，可视化对比不同模型识别结果。Unet-ResNet34模型在不同光照和杂草条件下导航路径分割精度指标平均交并比为91.89%，能够实现茶园垄间道路像素级分割。模型处理RGB图像的推理速度为36.8帧/s，满足导航路径分割的实时性需求。经过导航线偏差试验可知，平均像素偏差为8.2像素，平均距离偏差为0.022 m，已知茶园垄间道路平均宽度为1 m，道路平均距离偏差占比2.2%。茶园履带车行驶速度在0～1 m/s之间，单幅茶垄图像平均处理时间为0.179 s。研究结果能够为茶园视觉导航设备提供技术和理论基础。

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