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中国棉花
图/表 详细信息
基于改进YOLOX的棉花姿态品级识别及其定位研究
谢嘉, 陈学飞, 李永国, 金昌兵, 梁锦涛, 孙帅浩
棉花学报, 2024, 36(
4
): 328-339. DOI:
10.11963/cs20240016
图 5
模型的预测框与真实框
$b_{c_{x}}^{g t}$、$b_{c_{y}}^{g t}$为真实框（ground truth box）中心点
B
gt
的坐标，$b_{c_{x}}$、$b_{c_{y}}$为预测框的中心点
B
的坐标；
h
、
w
为预测框的长和宽，
h
gt
、
w
gt
为真实框的长和宽；σ为点
B
gt
与点B的直线距离；
c
h
、
c
w
为两框中心点竖直方向距离与水平方向距离；
c
h
、
c
w
为真实框和预测框的最小外接矩形的高和宽；α为真实框中心点与预测框中心点之间的水平角度。
本文的其它图/表
表1
数据集的图片来源
表2
训练集和测试集图像的类别分布
图 1
田间试验设备
图 2
技术路线
图 3
本研究识别模块的网络结构
Focus为对输入图片进行切片操作的模块；C3为集中综合卷积模块；CBS为卷积单元；Concat表示特征拼接；Upsample为特征上采样；Detect为检测模块；Dark为DarkNet，Dark+CA为在Dark模块后加入CA模块。
图 4
CA模块的结构
C
表示特征通道的深度；
H
和
W
表示特征的高度和宽度；
r
为缩进比；
X
Avg Pool表示横向全局池化；
Y
Avg Pool表示纵向全局池化；Conv2d表示二维卷积操作；BN表示批量归一化；Sigmoid是1种激活函数。
图 6
预测框的中心点
P点为预测框的中心点；红色框为预测框；Cotton_Top为预测的类别，此处代表正面普通棉花；1.0为置信度。
图 7
视差计算示意图
图中使用
Z
、
X
这2个方向轴；
O
left
、
O
right
分别为左、右相机光心；
P
是待测物体上的定位点；
P
left
、
P
right
分别为定位点
P
在左、右相机光感器上的成像点；
x
left
为
P
left
与左相机光轴的距离；
x
right
为
P
right
为右相机光轴的距离；
f
为相机焦距；
b
为2个相机中心距；
Y
基线是左右相机的光心的连线；
x
是定位点
P
在
X
轴的坐标。
图 8
不同模型的训练损失函数
表3
模型消融试验结果
表4
不同模型的训练结果
图 9
不同棉花类型（A）及遮挡情况（B）的识别测试结果
Cotton_Side代表YOLOX-Cotton模型识别出的侧面棉花，Cotton_Top代表正面普通棉花，CottonLow_Top代表正面低品级棉花。
图 10
YOLOX-Cotton模型在田间对棉花类别识别结果
Cotton_Side代表YOLOX-Cotton模型识别出的侧面棉花，Cotton_Top代表正面普通棉花，CottonLow_Top代表正面低品级棉花；棉花品级后边的数字代表置信度。
表5
YOLOX-Cotton模型的棉花定位深度的田间验证结果
