Una red de detección de espino maduro en tiempo real basada en contornos híbridos ligeros para robots de cosecha

Área de la Ciencia:

• Visión por computadora
• La robótica agrícola
• Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

• La cosecha automatizada requiere una detección precisa de espino en tiempo real.
• Los métodos existentes luchan con la superposición de objetivos, la oclusión de hojas y las variaciones ambientales, lo que lleva a una precisión y un rendimiento deficientes.
• Las altas demandas computacionales limitan la aplicación en tiempo real de los sistemas de detección actuales.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un nuevo modelo ligero de detección de espino amarillo (YOLO-DCL) para mejorar la precisión y el rendimiento en tiempo real en la recolección automatizada.
• Para abordar desafíos como la superposición de objetivos, la oclusión de hojas y las variaciones ambientales en los huertos de espino.
• Para crear un modelo computacionalmente eficiente adecuado para dispositivos de borde.

Principales métodos:

• Modelo propuesto de YOLO-DCL que integra la convolución dinámica de mezcla de grupos (DGCST) en la columna vertebral y la atención coordinada (CA) en la red piramidal de características de escala múltiple mejorada (HSPFN).
• Utilizó una cabeza de detección ligera con convolución compartida y normalización de lotes, y la función de pérdida PIoUv2 para reducir la complejidad.
• Desarrolló y desplegó un sistema de detección en un dispositivo de borde NVIDIA Jetson Xavier NX utilizando el marco PySide6.

Principales resultados:

• YOLO-DCL logró un 91,6% de precisión, un 90,1% de recuerdo y un 95,6% de precisión media (mAP).
• El tamaño del modelo se redujo a 2,46 MB con 1,2 millones de parámetros y 4,8 GFLOP de costo computacional.
• Las pruebas de campo confirmaron la robustez del modelo, la alta precisión y las capacidades en tiempo real en un dispositivo de borde.

Conclusiones:

• YOLO-DCL ofrece una solución robusta y eficiente para la detección de espino en tiempo real en entornos prácticos de huertos.
• El diseño ligero y la alta precisión del modelo lo hacen adecuado para su integración en robots de cosecha.
• Este avance facilita el desarrollo de sistemas prácticos de recolección automatizada de espinos.