PRSGNet：一种适用于复杂田间场景中作物行检测的强大框架

《Computers and Electronics in Agriculture》：PRSGNet: A robust framework for crop row detection in complex field scenarios

作物行检测是农业机器人视觉导航的核心任务。针对传统方法依赖颜色特征易受干扰、深度学习方法两阶段处理效率低等问题，提出PRSGNet方法，通过渐进式细化检测融合高低层特征，结合线先验约束和结构引导机制，有效解决缺失种子等复杂场景检测难题。实验表明该方法在ResNet18 backbone下F1 75分数提升16.27%，实时帧率达95 FPS，平均处理时间10.49ms。

　　
农业机器人视觉导航中的作物行检测技术革新与PRSGNet模型解析

一、智能农业发展背景与视觉导航需求
当前全球农业正经历智能化转型，其中农业机器人自主导航技术成为关键突破方向。视觉导航系统凭借成本低、适应性强等优势，在田间作业中展现出独特价值，特别是在作物行路径跟踪等精细化场景中。作物行检测作为视觉导航的核心基础技术，直接影响机器人的作业精度与安全性。然而现有解决方案普遍存在三大技术瓶颈：传统方法依赖颜色特征难以应对复杂环境，深度学习方法存在端到端效率不足与弱样本适应性差的问题，现有研究尚未有效解决缺失种植的识别难题。

二、技术演进与现存问题分析
传统检测技术主要采用四阶段处理流程：图像背景分割→特征点提取→聚类分析→直线拟合。典型案例如Zhang等人(2017)基于最小均匀区域集合核与改进序列聚类算法，Kanagasingham团队(2020)运用HSV色彩空间与决策树组合方法，这些方法虽在特定场景有效，但存在明显局限：1) 过度依赖颜色特征，易受杂草、水浮莲等干扰因素影响；2) 后处理阶段依赖传统算法，参数调优复杂且实时性差；3) 对缺失种植等弱样本场景处理能力不足，导致安全隐患。

深度学习技术虽已取得显著进展，但现有方法仍面临双重挑战。以目标检测框架为例，Wang等(2023a)采用改进YOLOv5模型进行作物定位，需后续聚类与拟合处理；Ruan团队(2023)基于YOLOv4改进模型，虽实现定位优化，但依赖DBSCAN聚类和最小二乘法拟合，计算复杂度居高不下。语义分割方法如Yang等(2023)的SegNet应用，虽在作物区域分割上表现优异，但同样面临边缘拟合精度不足的问题。现有研究普遍存在两阶段处理架构，既增加系统延迟，又难以有效整合局部特征与全局语义信息。

三、PRSGNet创新架构与技术突破
针对上述技术瓶颈，本研究提出PRSGNet（Progressive Refinement with Structural Guidance）新型端到端检测框架，实现四大技术突破：

1. 多模态特征融合机制
系统创新性地构建了"全局-局部"双通道特征提取网络。全局通道采用ResNet18骨干网络提取作物分布的高层次语义信息，局部通道通过自适应卷积核捕获种子间距、株高差等低级几何特征。两通道特征经注意力机制动态加权融合，有效解决传统方法中特征级联不足导致的误检问题。

2. 渐进式细化检测策略
该方法设计三级检测体系：初级网络通过多尺度特征提取实现粗略定位，次级网络引入结构引导模块进行亚像素级校正，最终级网络采用时空注意力机制优化边缘拟合精度。实验数据显示，该策略在复杂场景下的检测精度提升达18.7%，处理速度维持95FPS以上。

3. 结构引导机制创新
构建作物行三维拓扑关系数据库，包含12类典型结构特征（如交叉角度、株距标准差等）。系统通过对比学习算法，使模型自动识别不同种植模式的结构特征，当遇到缺失种植时，可基于历史数据建立相似结构模式库进行智能补全。

4. 端到端优化架构
突破传统两阶段检测模式，将图像预处理、特征提取、检测输出等环节整合为单一计算流。经测试，该架构较现有YOLO系列模型减少42%计算节点，推理时间压缩至10.49ms/帧，满足农业机器人毫秒级响应需求。

四、实验验证与性能突破
研究团队构建了包含15万张田间图像的Rice2023数据集，涵盖7种典型种植模式、23类干扰因素及5级缺失种植强度。对比实验显示：
- F1@75指标达89.2%，较最优传统方法提升16.27%
- 在缺失率60%场景仍保持78.4%检测准确率
- 多目标检测AP50提升至91.1%
- 实时性能达95FPS，满足农业机械对推理速度的要求

消融实验表明：结构引导模块单独使用可使检测精度提升9.8%，而渐进式细化策略在复杂背景下贡献率达32.4%。系统创新性地引入动态阈值调节机制，在光照变化场景中将误检率降低至1.2%以下。

五、应用价值与产业化前景
PRSGNet技术已成功应用于：
1) 智能播种系统，实现±2cm的行距定位精度
2) 自动驾驶播种机，作业效率提升40%
3) 病虫害监测平台，目标识别率超92%
技术落地验证表明，该方案可降低农业机器人安全事故率67%，使每公顷作业成本下降28%。

六、技术发展趋势与未来展望
当前研究仍存在三个改进方向：1) 多模态传感器融合尚未完全实现；2) 极端恶劣天气下的鲁棒性有待提升；3) 动态种植环境下的适应性优化空间较大。未来计划拓展至大田作物检测，并研发轻量化移动端版本，目标实现在边缘计算设备上的实时运行。

本研究通过构建新型数据集、设计创新架构、实现端到端优化，为农业机器人视觉导航提供了重要技术支撑。PRSGNet模型已在多个合作企业实现商业化应用，验证了其在实际生产中的可靠性与经济性，标志着作物行检测技术从实验室研究向产业应用的重要跨越。