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基于边缘智能的田间道路缺陷检测方法
陈泽宇1,古月2,程思瑶2,冯国惠3
- 1. 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
2. 哈尔滨工业大学
3. 北大荒信息有限公司
Edge Intelligence Based Field Road Defect Detection Method
摘要: 在智慧农机的自主作业任务中,除自主导航任务外,还需要关注农机在自主作业时的田间道路缺陷检测问题。在田间坑洼检测任务中,使用Kaggle上公开的常规道路坑洼数据进行学习和训练,再对实验室环境下自建的农田坑洼数据集进行迁移学习,模拟实现田间道路中坑洼的检测。在模型设计方面,采用YOLOv5的轻量版本YOLOv5s进行网络设计,通过引入CBAM注意力机制来提升网络精度。最后,通过Jetson Nano作为载体,运用TensorRT对田间坑洼检测任务中所得到的模型进行边缘部署,在适当降低精度的情况下大幅提升了运行速度,满足了边缘端实时检测的要求,实现了农机自主作业任务中田间道路缺陷检测技术的边缘部署。
中图分类号: