面向嵌入式系统的实时树木语义分割轻量化深度学习策略研究

针对结构化环境（如人工松林）中通用分割模型计算冗余问题，研究人员提出基于RGB-D数据的轻量化实时树木分割方法。通过深度引导区域提取、嵌入式友好型主干网络设计及多项式轮廓估计技术，实现53 FPS推理速度（较YOLOv8提升2.7倍），在保持78.13% mAP精度的同时显著降低计算开销，为语义SLAM系统提供高效解决方案。

　　

在自动驾驶和机器人导航领域，实时语义分割是实现环境感知的核心技术。然而，当这项技术应用于特定场景——比如林业管理中的松林环境时，通用模型如YOLOv8或Perceptree就显得"大材小用"了。这些模型原本需要处理千变万化的物体形态，但面对整齐排列、形态相似的树木时，其复杂的计算结构反而成了负担。更棘手的是，在资源有限的嵌入式设备上运行这些模型时，计算效率与能耗的矛盾尤为突出。

法国研究团队另辟蹊径，将问题转化为优势：既然林业环境中的树木具有形态规则、分布有序的特点，何不开发专用算法？研究人员提出三管齐下的解决方案：首先利用深度图数学滤波预筛候选区域，将搜索空间缩小80%；其次改造YOLOv8主干网络，剔除冗余结构并融合深度信息；最具创新性的是用12个多项式系数替代传统像素级分类，将轮廓描述效率提升10倍以上。这种"深度引导+几何建模"的混合策略，在RTX 2060 Super显卡上达到53 FPS的实时性能，比基准模型快2-10倍，同时保持78%的检测精度。

关键技术包括：1) 基于Zed2I相机的RGB-D数据采集（限定10米有效距离）；2) 深度图形态学处理与垂直投影区域提取；3) 渐进式课程学习训练策略；4) 双预测头设计（分类头+多项式参数回归头）。实验采用合成数据预训练与真实森林数据微调相结合的策略。

【Related works】
现有分割模型多针对复杂场景设计，而本研究首次系统论证了单类别规则物体的优化分割范式。通过分析YOLOv8的CSP模块和RetinaNet架构，指出其在均匀尺寸物体检测中的结构冗余。

【The proposed method】
深度引导阶段通过二值化与像素密度分析实现区域预选，较传统方法减少70%计算量。改进的轻量化主干网络参数量仅为原模型1/3，但通过深度通道融合保持特征提取能力。多项式轮廓建模将单棵树的表征参数从数千个压缩至12个（4条二次曲线），在保持树干形态拟合度的同时实现10.8倍加速。

【Experiments】
在Unity仿真数据集预训练后，真实场景测试显示：深度引导使误报率降低42%；轻量化主干推理耗时减少58%；多项式轮廓在树干分割任务中与Mask R-CNN相比IoU差异<5%，但速度快17倍。模型在密集树林场景中展现出显著优势。

【Conclusions】
该研究为特定场景的实时分割提供了新范式，其创新性体现在：1) 将环境先验知识（树木排列规律）转化为计算优势；2) 开创性地用参数化几何替代像素级预测；3) 验证了课程学习在分割任务中的加速效果。虽然目前仅适用于无孔洞的规则物体，但该方法为农业巡检、仓储管理等垂直领域的高效视觉系统开发指明了方向。论文成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，其技术路线已应用于法国林业机械的自主导航系统。