未成熟桃生长姿态识别模型

轻量化终端识别

面向水果套袋机器人的模型，在边缘设备上实现高速、高精度的桃子识别与生长角度估计，直接解决套袋作业中的目标定位难题。

吕继东 · Niu, Liangliang · Ying, Han · XiaoQin, Sun · Lingyun, Wang · 戎海龙 · 邹凌

International Journal of Advanced Robotic Systems 2024

参数信息

模型权重占比

23.1 %

生长角度估计误差

3.3 °

检测耗时

31 ms

技术优势

模型轻量化

改进后的骨干网络和CARAFE上采样模块使模型权重降至原始模型的23.1%，更适合在边缘计算设备上部署。

识别速度快

在边缘设备JETSON AGX ORIN CLB上，检测一张3024×4032像素的图像平均仅需31 ms，可满足实时套袋作业的需求。

角度估计准

模型预测生长角度的平均误差仅为±3.3°，可为套袋机器人提供精确的抓取姿态信息。

应用场景

• 果蔬套袋机器人：直接输出幼桃位置和生长角度，引导机械臂完成精准套袋，省去人工目测定位。
• 农业机器人视觉：提供轻量化视觉方案，在边缘端快速识别目标，降低农业机器人对算力与标注数据的依赖。
• 轻量化边缘识别：模型参数压缩至23.1%，在JETSON AGX ORIN上31 ms完成检测，真正实现终端实时推理。
• 智能果园管理：可部署在果园边缘设备上，实时获取果实生长姿态数据，为疏果、产量预测等管理决策提供支持。