Real-time and resource-efficient banana bunch detection and localization with YOLO-BRFB on edge devices
Notice bibliographique
Résumé
Reliable detection and spatial localization of banana bunches are essential prerequisites for the development of autonomous harvesting technologies. Current methods face challenges in achieving high detection accuracy and efficient deployment due to their structural complexity and significant computational demands. This study proposes YOLO-BRFB, a lightweight and precise system designed for detection and 3D localization of bananas in orchard environments. First, the YOLOv8 framework is improved by integrating the BasicRFB module, enhancing feature extraction for small targets and cluttered backgrounds while reducing model complexity. Then, a binocular vision system is used for localization, estimating 3D spatial coordinates with high accuracy and ensuring robust performance under diverse lighting and occlusion conditions. Finally, the system is optimized for edge-device deployment, achieving real-time processing with minimal computational resources. Experimental results demonstrate that YOLO-BRFB achieves a precision of 0.957, recall of 0.922, mAP of 0.961, and F1-score of 0.939, surpassing YOLOv8 in both recall and mAP. The average positioning error of the system along the X-axis is 12.33 mm, the average positioning error along the Y-axis is 11.11 mm, and the average positioning error along the Z-axis is 16.33 mm. The system has an inference time of 8.6 milliseconds on an Nvidia Orin NX with a GPU memory requirement of 1.7 GB. This study is among the first to focus on a lightweight approach optimized for deployment on edge computing devices. These results highlight the practical applicability of YOLO-BRFB in real-world agricultural scenarios, providing a cost-effective solution for precision harvesting.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».