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作者：史源平;马彦恒;耿亮;褚丽娜;李伟;李秉璇;
单位：陆军工程大学石家庄校区;石家庄学院机电工程学院;石家庄市农业机器人智能感知重点实验室;
摘要：果实被枝叶遮挡时会显著削弱采摘机器人视觉系统的识别精度。针对这一问题，文章提出一种基于“遮挡增强知识蒸馏”的果实识别框架。该框架在构建的遮挡数据集上，通过引入遮挡信息约束多尺度语义特征对齐，并结合指数移动平均策略稳定训练过程。在MinneApple数据集上的实验结果表明，AP@[0.5:0.05:0.95]、 AP@0.5、AP@0.75、小目标AP与大目标AP分别达到0.744、0.946、0.793、0.674和0.976，较主流检测模型平均提升0.178。研究证明，方法能够在复杂遮挡场景下显著提高采摘机器人的视觉感知精度，为智慧农业果实自动采摘提供有效技术支撑。
关键词：图像处理;;遮挡增强;;知识蒸馏;;特征对齐
基金资助：河北省科技厅重点研发计划(21327213D)
