An efficient and lightweight banana detection and localization system based on deep CNNs for agricultural robots
Notice bibliographique
Résumé
Accurate detection and localization of fruits in natural environments is a key step for fruit picking robots to achieve precise harvesting. However, existing banana detection and positioning methods have two main limitations in practical applications: a large number of model parameters that make deployment difficult, and a need for performance improvement. To tackle the above issues, a high-precision and lightweight banana bunch recognition and localization method was proposed and deployed on edge devices for application. First, a Slim-Banana model was proposed based on the improvement of YOLOv8l. In order to reduce the model calculation amount and maintain high performance, GSConv was introduced in the Slim-Banana model to replace the standard convolution, and combined with grouped convolution and spatial convolution. At the same time, the cross-stage local network (GSCSP) module was designed to reduce the computational complexity and the complexity of the network structure through a single-stage aggregation method. Then, the RealSense depth sensor is combined with TOF technology to perform image registration and 3D localization of the banana. Finally, the pipeline is deployed on the Nvidia Orin NX edge device and its performance and resource consumption in actual work are deeply analyzed. Experimental results show that the detection precision, recall, mAP and inference time of our method are 0.947, 0.948, 0.98 and 113.6 ms respectively, the network memory size required is 4449MiB, and the average localization errors in the X-axis, Y-axis and Z-axis directions are 13.47 mm, 12.87 mm and 13.87 mm respectively. To our knowledge, this is the first work that implements banana detection and localization on edge devices. Experimental results show that compared with existing methods, our method achieves better performance in complex orchard environments, achieving efficient and lightweight banana recognition and localization.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».