自然环境下多类水果采摘目标识别的通用改进SSD模型

被引：87

作者：

彭红星 ^{[1
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黄博 ^{[1
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邵园园 ^{[2
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李泽森 ^{[1
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张朝武 ^{[1
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陈燕 ^{[3
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熊俊涛 ^{[1
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机构：

[1] 华南农业大学数学与信息学院/南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室

[2] 山东农业大学机械与电子工程学院

[3] 华南农业大学工程学院

来源：

农业工程学报 | 2018年 / 34卷 / 16期

基金：

广州市科技计划项目; 广东省自然科学基金; 广东省科技计划;

关键词：

图像识别; 模型; 算法; 水果检测; 深度学习; SSD; VGG16; ResNet-101;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习]; TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为解决当前自然环境下水果识别率不高、泛化性不强等问题,该文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑4种水果为研究对象,提出了一种改进的SSD(single shot multi-boxdetector)深度学习水果检测模型:将经典SSD深度学习模型中的VGG16输入模型替换为Res Net-101模型,并运用迁移学习方法和随机梯度下降算法优化SSD深度学习模型。该文基于Caffe深度学习框架,对自然环境下采集的水果图像进行不同网络模型、不同数据集大小和不同遮挡比例等多组水果识别检测效果对比试验。试验表明:改进的SSD深度学习水果检测模型对4种水果在各种环境下的平均检测精度达到88.4%,高于经典SSD深度学习模型中的86.38%,经过数据增强后平均检测精度可提升至89.53%,在遮挡面积低于50%的情况下F1值能达到96.12%,有较好的泛化性和鲁棒性,可以很好地实现自然环境下多类水果的精准检测,可为农业自动化采摘中的水果识别检测问题提供新的方案。

引用

页码：155 / 162

页数：8

共 16 条

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