基于深度学习的森林移动机器人树干检测

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摘  要：基于视觉导航的森林移动机器人具有机器人作为边缘设备算力有限、导航效果受光照影响较大的问题。为此，提出一种轻量化的树干检测方法，该方法基于YOLOv7-tiny模型，采用可见光图像与热成像图像作为输入，导航效果受光照影响较小；同时采用基于部分通道卷积（Partial Convolution，PConv）的特征提取模块-部分通道卷积高效层聚合网络（Partial Efficient Layer Aggregation Networks，P-ELAN），对基准模型进行轻量化改进；在训练阶段用alpha-CIoU损失函数替换原始的CIoU损失函数，提高边界框回归的准确性。（剩余10962字）