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Rilevamento e tracciamento degli agrumi sul campo in base al deep learning

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Rilevamento e tracciamento degli agrumi sul campo in base al deep learning

Dettaglio del modulo OrangeSort (a destra) e il risultato del monitoraggio (a sinistra). Credito: Università di agraria di Nanchino L’Accademia delle scienze

Recentemente, un articolo pubblicato su Ricerca orticola ha proposto un metodo di conteggio della frutta sul campo basato sul deep learning. L’esperimento è stato condotto in due aranceti nella città di Meishan nella provincia cinese del Sichuan. I metodi includevano l’algoritmo di rilevamento della frutta OrangeYolo e l’algoritmo di rilevamento della frutta OrangeSort, che ha migliorato efficacemente l’accuratezza del conteggio degli agrumi.

OrangeYolo utilizza Darknet53 come rete backbone di algoritmi ed è stato modificato per migliorare la precisione di rilevamento per piccoli bersagli su più scale. I ricercatori hanno anche introdotto un modulo di fusione multiscala dell’attenzione del canale e dell’attenzione spaziale per fondere le caratteristiche semantiche della rete profonda con le caratteristiche dei dettagli strutturali poco profondi, aumentando ulteriormente la precisione di rilevamento del bersaglio.

OrangeSort, un tipo di modulo di tracciamento dei frutti nell’algoritmo di tracciamento, può essere utilizzato per affrontare il problema del doppio conteggio causato dai frutti occlusi. I ricercatori hanno sviluppato un algoritmo per tracciare lo spostamento del movimento e una strategia per contare specifiche regioni di tracciamento per superare il problema del doppio conteggio.

“Utilizzando sei sequenze video tratte da due campi contenenti 22 alberi come set di dati di convalida, il metodo proposto ha mostrato le migliori prestazioni rispetto al conteggio manuale basato su video”, hanno affermato gli autori, dimostrando che il metodo proposto ha un valore pratico rispetto ad altri algoritmi esistenti .

Gli autori hanno anche offerto uno sguardo al futuro della tecnologia: “Il lavoro futuro può essere mirato all’utilizzo della tecnologia 3D per individuare le coordinate spaziali dei frutti per consentire un conteggio più accurato e le code di linea saranno esplorate ulteriormente nel successivo lavoro di ricerca”.


Fornito dall’Università di Agraria di Nanchino L’Accademia delle Scienze

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