FPH-CDet：一种适用于低成本嵌入式设备的轻量级柑橘类水果检测方法

《IEEE Women in Engineering Magazine》：FPH-CDet: A lightweight citrus detection method for low-cost embedded device deployment

　　

摘要：

自然果园的复杂环境，如水果的随机分布、严重的遮荫以及高度变化的光照条件，使得精确高效的柑橘检测变得具有挑战性，尤其是在低成本硬件上。为了解决这些问题，本研究提出了FPH-CDet，这是一种基于YOLOv7-tiny的轻量级柑橘检测模型。该模型结合了Faster-PELAN、部分卷积（PConv）和高效层注意力网络-H（ELAN-H），并采用优化的检测头和Shape-IoU损失函数进行训练，训练数据集为自主研发的柑橘数据集。实验结果表明，与基线模型相比，FPH-CDet在精确度、召回率和FPS方面分别提高了2.8%、3.2%和10.8%，同时模型大小减少了27.3%，有效降低了计算复杂性和存储需求。为了验证其在非结构化环境中的鲁棒性和适应性，FPH-CDet被部署在低成本的Raspberry Pi上，并集成到了基于无人机的实时柑橘检测平台中。此外，使用streamlit构建的基于PC的Web平台使用户能够通过浏览器直接在本地图像和视频上进行实时柑橘检测和计数。这些结果表明，FPH-CDet及其无人机-边缘-Web集成方案为智能柑橘检测提供了一种实用且可扩展的技术解决方案，对智能农业的发展具有重要意义。