CN:36-1239/TH

ISSN:1672-3872

半月刊

JST日本科学技术振新机构数据库(日)(2022)

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基于改进 YOLOv5 的无人驾驶农业车辆视觉检测

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DOI:10.3969/j.issn.1672-3872.2024.01.006

作者:杨明瑞,古玉锋(长安大学道路施工技术与装备教育部,陕西 西安 710064)

 

摘 要:【目的】机械化、智能化、信息化是现代农业的发展方向,为了解决无人驾驶农业车辆环境感知这一难题,实现对车辆前方目标的实时视觉检测,提出一种基于改进YOLOv5的轻量化目标检测算法。【方法】采用轻量化的Ghost模块替换网络中原有的卷积层,极大地降低模型的参数量;修改颈部网络结构,增设新的检测层,增强网络对小目标的检测能力;引入 CARAFE算子,提升网络对语义信息的提取能力;通过TensorRT对改进后的网络模型进行优化后,将其部署在Jetson Nano嵌入式平台上。【结果】改进后的算法在KITTI数据集上检测精度达到91.3%,参数量显著降低44.3%,并且在嵌入式平台上可以实现实时运行。【结论】改进后的算法可以在保证轻量化的前提下,很好地实现农业车辆对前方行人、车辆等目标的检测,具有一定的现实意义和应用价值。

关键词:无人驾驶;目标检测;YOLOv5

 

引文信息:[1]杨明瑞,古玉锋.基于改进YOLOv5的无人驾驶农业车辆视觉检测[J].南方农机,2024,55(1):21-23+37.

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