ASPPF-YOLOv8s导航线提取算法

复杂农田实时精准

以玉米植株芯为识别目标，提升复杂农田环境下作物行导航线提取的实时性与准确性。

刁智华 · Peiliang, Guo · 张保华 · 张东彦 · Jiaonan, Yan · He, Zhendong · 赵素娜 · 赵春江 · 张竞成

Computers and Electronics in Agriculture 2023

参数信息

平均精度

90.2 %

F1值

91 %

平均拟合时间

45 ms

平均角度误差

0.63 °

准确率

94.35 %

技术优势

目标检测更准

通过引入ASPPF空间金字塔结构，提升了对玉米植株芯的检测精度，从而为后续行线拟合提供更可靠的特征点。

行线拟合更快

利用检测框中心坐标定位特征点并结合最小二乘法，将平均拟合时间从67 ms以上降至45 ms，满足实时导航需求。

角度误差更小

平均角度误差从0.75°以上降至0.63°，使导航线更贴近真实作物行方向，提高喷雾作业精度。

复杂环境适应性强

在不同生长期和环境压力下均能有效提取玉米植株芯，克服现有算法适应性差的缺点。

应用场景

• 农业机器人导航：让玉米喷雾机器人在复杂农田中实时准确提取导航线，无需人工干预即可沿作物行自动行驶。
• 智能农机：为智能农机提供高精度视觉导航能力，支撑精准喷药等自动化作业，减少农药浪费和人工成本。
• 视觉导航：以玉米植株芯为识别目标，在复杂环境下仍能准确拟合作物行线，为视觉导航提供可靠路径。
• 机器人视觉：通过改进的YOLOv8s网络提高玉米植株芯检测精度，增强机器人视觉系统在农田场景下的感知能力。