基于Mask R-CNN的復雜背景下柑橘樹枝干識別與重建
摘要：為了獲取自然環境下完整柑橘果樹枝干信息,以引導采摘機器人進行避障采摘作業,提出了一種基于Mask R-CNN模型與多參數變量約束的柑橘果樹枝干識別與重建方法。該方法采用網格化的標記方式對果樹枝干進行標記,完成了對柑橘果樹枝干的小區域識別;然后對該模型獲得的離散mask進行最小外接矩處理,以獲得更精確的目標區域;接著利用多參數變量約束完成同一枝干mask(掩碼)的劃分;最后為了使重建枝干更符合實際枝干的生長姿態,以及完善未識別區域的檢測,對同一枝干mask中心點進行了四次多項式擬合。實驗結果表明,模型在測試集下的平均識別精確率為98.15%,平均召回率為81.09%,果樹單條枝干平均擬合誤差為11.47%,果樹枝干整體平均重建準確率為88.64%。
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