杜龍龍， 朱景建， 王榮揚(yáng)， 陸學(xué)斌， 于 斌

(1.湖州職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江湖州 313000； 2.湖州市機(jī)器人系統(tǒng)集成與智能裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江湖州 313000；3.哈爾濱理工大學(xué)，黑龍江哈爾濱 150000)

水稻是我國(guó)重要的糧食作物，我國(guó)有將近60%的人口把種粒當(dāng)成主食，水稻的產(chǎn)量關(guān)系到國(guó)民生計(jì)，而先進(jìn)的播種技術(shù)是水稻穩(wěn)產(chǎn)增收的保證。精量穴直播技術(shù)是近年來(lái)水稻機(jī)械化精量播種的熱點(diǎn)研究方向之一，排種系統(tǒng)作為水稻穴播機(jī)關(guān)鍵部件，其性能對(duì)水稻播種質(zhì)量具有重要意義。區(qū)別于歐美國(guó)家的寬幅條播和飛機(jī)撒播，我國(guó)專(zhuān)家學(xué)者針對(duì)國(guó)內(nèi)種植面積較小的國(guó)情，對(duì)水稻精量排種機(jī)制進(jìn)行了研究。

羅錫文院士等對(duì)不同的型孔進(jìn)行排種試驗(yàn)，設(shè)計(jì)出了一種瓢型型孔排種系統(tǒng)；王在滿(mǎn)等運(yùn)用高速攝像技術(shù)對(duì)瓢型型孔排種系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，使系統(tǒng)漏播率減低，成穴率進(jìn)一步提高[1]。田立權(quán)等運(yùn)用Matlab分析了稻種在螺旋槽內(nèi)運(yùn)動(dòng)速度和槽角度的內(nèi)在關(guān)系，設(shè)計(jì)了一種螺旋槽排種系統(tǒng)[2]；張國(guó)忠等在原有氣力式穴播機(jī)上安裝了一個(gè)導(dǎo)向型攪拌結(jié)構(gòu)，提升了排種精度[3]；邢赫等設(shè)計(jì)了一種分層充種室的結(jié)構(gòu)，減小了種間的摩擦力，增強(qiáng)了種子的流動(dòng)性，有效提高了氣力式排種系統(tǒng)的播種精度[4]。趙湛等采用湍流模型和氣固兩相流模型對(duì)排種器吸種過(guò)程進(jìn)行了仿真，獲取了盤(pán)吸式排種系統(tǒng)的最佳吸種位置，提高了播種精度[5]。為同時(shí)滿(mǎn)足雜交稻和常規(guī)稻的播種要求，張明華等設(shè)計(jì)了一種型孔輪殼、孔輪、調(diào)節(jié)器的組合型孔排種器，提升了排種系統(tǒng)的通用性[6]。臧英等針對(duì)氣力式穴播器“飛種”現(xiàn)象，設(shè)計(jì)出一種擋種結(jié)構(gòu)，試驗(yàn)表明，這種結(jié)構(gòu)可以有效降低“飛種”現(xiàn)象[7]。朱德泉等運(yùn)用仿真軟件獲取水稻種子在排種輪不同轉(zhuǎn)速下的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，設(shè)計(jì)了一種滑片式孔輪排種系統(tǒng)[8]。上述研究對(duì)國(guó)內(nèi)水稻穴播技術(shù)做了卓有成效的探索，為后續(xù)的改良提供了借鑒，但是這些研究大多基于稻種的運(yùn)動(dòng)規(guī)律從機(jī)械模具上進(jìn)行改進(jìn)從而提升排種精度和播種效率。如何運(yùn)用智能檢測(cè)技術(shù)對(duì)排種器的實(shí)時(shí)播種狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)，根據(jù)反饋結(jié)果使排種系統(tǒng)進(jìn)行自我修正，形成實(shí)時(shí)的閉環(huán)反饋是需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題。

綜上所述，筆者所在研究組針對(duì)當(dāng)前絕大多數(shù)水稻穴播機(jī)缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和自我調(diào)節(jié)的功能弊端，以穴播機(jī)排種系統(tǒng)作為研究對(duì)象，探索深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)稻種識(shí)別計(jì)數(shù)的工作機(jī)制，研究基于PID技術(shù)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)稻種排種速率的方法，在輪式穴播機(jī)的基礎(chǔ)上創(chuàng)新設(shè)計(jì)了一種基于深度學(xué)習(xí)的水稻精量穴播排種系統(tǒng)，以提升水稻的播種效率和播種質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)播種。

1 精量穴播排種系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

為對(duì)水稻穴播機(jī)排種器進(jìn)行智能化改良，本設(shè)計(jì)提出利用YOLOv5+DeepSORT的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架對(duì)稻種進(jìn)行計(jì)數(shù)識(shí)別訓(xùn)練。筆者所在研究組采用自制的水稻圖片和視頻數(shù)據(jù)集，包含深度雙目相機(jī)拍攝的采摘前后的水稻圖像9 673張。將圖像統(tǒng)一縮放成680×680輸入檢測(cè)器進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)增加YOLOv5的檢測(cè)尺度和初始錨定框的數(shù)量改進(jìn)檢測(cè)器對(duì)小目標(biāo)稻種的檢測(cè)能力，解決以往深度學(xué)習(xí)對(duì)小目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)不準(zhǔn)的缺陷，將YOLOv5訓(xùn)練好的輸出結(jié)果作為后續(xù)DeepSORT算法追蹤計(jì)數(shù)模型的輸入。利用高速相機(jī)實(shí)時(shí)采樣排種過(guò)程中的稻種圖像，將采樣生成的圖像信息送入訓(xùn)練好的計(jì)數(shù)模型，結(jié)合稻種在排種過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)信息和外觀(guān)信息實(shí)現(xiàn)端到端的準(zhǔn)確計(jì)數(shù)識(shí)別檢測(cè)，將最終檢測(cè)模型輸出的稻種數(shù)量反饋給排種器的智能控制端，通過(guò)PID控制技術(shù)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)振送器的送種速率，實(shí)現(xiàn)水稻穴播機(jī)的自我調(diào)節(jié)機(jī)制，實(shí)時(shí)調(diào)控智能排種(圖1)。

2 精密排種系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 排種系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及工作原理

排種系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖2，由種箱、播種箱體、控制單片機(jī)、振送器控制器、種群分離裝置、振送器、護(hù)種結(jié)構(gòu)、復(fù)合式播種結(jié)構(gòu)、漏斗、驅(qū)動(dòng)電機(jī)等部分構(gòu)成。種箱位于整機(jī)上方，通過(guò)穴播機(jī)行進(jìn)過(guò)程中的抖動(dòng)對(duì)種群分離裝置及時(shí)補(bǔ)種；單片機(jī)安裝于樣機(jī)后側(cè)擋板，通過(guò)脈寬調(diào)制調(diào)節(jié)振送器振動(dòng)頻率改變送種速率，控制驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)速滿(mǎn)足播種穴距指標(biāo)；種群分離裝置內(nèi)部通過(guò)多層隔弊結(jié)構(gòu)防止種子相互擠壓破裂，漏弊結(jié)構(gòu)將稻種在進(jìn)入播種機(jī)構(gòu)前從單元種箱分離出來(lái)；復(fù)合式播種結(jié)構(gòu)由柔性皮帶(取種帶)和2個(gè)直徑不同的皮帶輪組成，小直徑為排種輪，大直徑為儲(chǔ)種輪，小直徑排種輪可以提高種粒的成穴性，柔性皮帶表面有窩眼以供種粒進(jìn)穴，排種輪和儲(chǔ)種輪之間有緩沖斜面，可以防止未進(jìn)穴孔的種粒誤掉落。

播種時(shí)，機(jī)具在前進(jìn)時(shí)產(chǎn)生抖動(dòng)帶動(dòng)種箱，使稻種進(jìn)入種群分離裝置的單元種箱內(nèi)，振送器此時(shí)通過(guò)一定的振動(dòng)頻率將稻種通過(guò)漏弊網(wǎng)口送入儲(chǔ)種輪，儲(chǔ)種輪向前轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)帶動(dòng)種粒依次進(jìn)入取種帶穴孔、排種輪完成第一階段排種。此時(shí)高速相機(jī)對(duì)取種帶每個(gè)穴孔的種粒數(shù)量進(jìn)行采樣并將特征圖像信息傳送到深度學(xué)習(xí)檢測(cè)器中進(jìn)行識(shí)別計(jì)數(shù)，將檢測(cè)的結(jié)果值反饋給機(jī)具內(nèi)部的單片機(jī)，單片機(jī)根據(jù)檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際需求進(jìn)行比對(duì)并計(jì)算出種粒數(shù)量偏差，依據(jù)數(shù)值偏差調(diào)整振送器送種速率達(dá)到閉環(huán)控制的效果，從而實(shí)現(xiàn)水稻排種系統(tǒng)自我調(diào)節(jié)機(jī)制[9]。

2.2 水稻種粒YOLOv5識(shí)別模型

2.2.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)集制作 試驗(yàn)園位于浙江省湖州市東林鎮(zhèn)水稻基地(120°05′E，30°40′N(xiāo))，以當(dāng)?shù)胤N植的水稻(南粳46號(hào))為采樣對(duì)象，在2021年8月6日至8月10日對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行圖像和視頻的數(shù)據(jù)采集。筆者所在研究組以大疆M600PRO飛行器為移動(dòng)采樣系統(tǒng)，并搭載雙目深度相機(jī)T265對(duì)水稻數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取。為盡可能獲得多姿態(tài)的水稻特征信息，筆者所在研究組從09：00到16：00間隔2 h控制飛行器懸停于不同高度對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，共拍攝未采摘的水稻樣本照片1 687張，圖像分辨率為1 280×720。同時(shí)拍攝水稻穴播機(jī)播種視頻20個(gè)，視頻分辨率為1 280×720，幀數(shù)為 30 幀/s。為保證樣本的多樣性，輔以手機(jī)和相機(jī)(手機(jī)型號(hào)為魅族note8，相機(jī)型號(hào)為索尼zv1)采樣手段獲取采摘后的稻種照片988張，像素分別為 4 000×3 000和3 840×5 120。

2.2.2 YOLOv5水稻識(shí)別模型

2.2.2.1 YOLOv5算法簡(jiǎn)介 YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)按照處理階段分為 Input、Backbone、Neck、Prediction 4個(gè)部分(圖3)，Input輸入端包含Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)、輸入圖片自適應(yīng)縮放和錨框計(jì)算等模塊。其中Mosaic增強(qiáng)提升了小目標(biāo)對(duì)象的識(shí)別精度，適用于本次識(shí)別對(duì)象水稻種粒的檢測(cè)。YOLOv5主干網(wǎng)絡(luò)沿用了YOLOv4的CSPNet的模型，算法中設(shè)計(jì)了2種CSPNet結(jié)構(gòu)，分別記做CSP1、CSP2。CSP1存在于Backbone中用于提取特征信息，CSP2存在于Neck中用于融合特征信息。Backbone中新增了Focus模塊，對(duì)輸入圖像進(jìn)行切片操作變成320×320×12特征圖像，再進(jìn)行一次卷積操作得到320×320×32的特征圖像，使特征圖像從原本的RGB三通道擴(kuò)充了4倍并保證了特征信息不損失。Focus層在增強(qiáng)了水稻特征信息感受野的同時(shí)，保證了特征信息丟失的最小化，提升了檢測(cè)精度。Neck由FPN+PAN結(jié)構(gòu)組成，F(xiàn)PN通過(guò)上采樣的方式將特征信息進(jìn)行融合，PAN則通過(guò)下采樣的方式傳遞語(yǔ)義信息，二者互補(bǔ)實(shí)現(xiàn)了不同尺度的特征融合。輸出端用NMS加權(quán)系數(shù)可以有效解決檢測(cè)對(duì)象被遮擋等問(wèn)題，適宜于本次任務(wù)中運(yùn)動(dòng)中的種粒檢測(cè)[10-11]。

2.3 針對(duì)種粒檢測(cè)YOLOv5算法的改進(jìn)

YOLOv5在目前主流的識(shí)別算法中對(duì)于開(kāi)源數(shù)據(jù)集具有高效性和精準(zhǔn)性的優(yōu)勢(shì)，但是對(duì)于運(yùn)動(dòng)中的顆粒狀種粒的檢測(cè)還需要進(jìn)一步改進(jìn)。

2.3.1 小目標(biāo)對(duì)象多尺度測(cè)量的改進(jìn) YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模型在公共數(shù)據(jù)集上如VOC、COCO進(jìn)行測(cè)試可以取得較好的識(shí)別效果，但是這些數(shù)據(jù)集檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象往往較大，而排種系統(tǒng)中檢測(cè)的對(duì)象是顆粒狀的種粒，相對(duì)來(lái)說(shuō)檢測(cè)目標(biāo)較小，在提取目標(biāo)對(duì)象圖像特征時(shí)，經(jīng)過(guò)多重卷積運(yùn)算后更容易丟失特征信息，造成檢測(cè)精度的下降。為加強(qiáng)模型多尺度檢測(cè)的精度，提高小目標(biāo)對(duì)象的檢測(cè)性能，研究組將模型輸出由原本的三尺度檢測(cè)增加為四尺度檢測(cè)，當(dāng)輸入圖像大小為640×640時(shí)，在輸出端增加1層160×160檢測(cè)層。同時(shí)為進(jìn)一步增強(qiáng)各層的感受野，加強(qiáng)不同層級(jí)的特征信息融合，減少小目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)中特征信息的丟失，將原本的2次上采樣改進(jìn)為多次上采樣組合的方式以提升排種過(guò)程中種粒的識(shí)別精度[12]。改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)模型見(jiàn)圖4。

2.3.2 YOLOv5初始錨框參數(shù)改進(jìn) YOLOv5在自適應(yīng)計(jì)算錨框的過(guò)程中會(huì)根據(jù)檢測(cè)對(duì)象的大小預(yù)先內(nèi)部生成初始預(yù)測(cè)框，運(yùn)用聚類(lèi)算法和遺傳算法將輸出的預(yù)測(cè)框和實(shí)際值進(jìn)行比較，計(jì)算預(yù)測(cè)框與實(shí)際值的差值，進(jìn)行反向迭代不斷更新，直到滿(mǎn)足適應(yīng)檢測(cè)對(duì)象錨定框的收斂條件。COCO數(shù)據(jù)集上，YOLOv5針對(duì)最小的特征圖像初始預(yù)測(cè)框尺寸為(10，13)、(16，30)、(33，23)，并不能滿(mǎn)足四尺度的檢測(cè)需求。與真值相差過(guò)大的初始預(yù)測(cè)框會(huì)增加遺傳算法中迭代更新的次數(shù)從而增加計(jì)算量，影響模型輸出的實(shí)時(shí)性，本設(shè)計(jì)針對(duì)160×160種粒顆粒檢測(cè)層設(shè)置初始預(yù)測(cè)框(5，6)、(8，12)、(12，10)以增加種粒檢測(cè)的效率[13]。

2.4 種粒追蹤計(jì)數(shù)算法DeepSORT

本設(shè)計(jì)研究的對(duì)象為顆粒狀的種粒，在排種過(guò)程中排種輪的快速轉(zhuǎn)動(dòng)會(huì)影響種粒的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)造成視覺(jué)錯(cuò)位和互相遮擋，導(dǎo)致計(jì)數(shù)結(jié)果漏檢、錯(cuò)檢，因此需要對(duì)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的每一個(gè)種粒進(jìn)行目標(biāo)追蹤。DeepSORT算法包含基于卡爾曼濾波器的預(yù)測(cè)模塊和匈牙利算法的匹配模塊，相較于原有SORT算法融合了運(yùn)動(dòng)信息和外觀(guān)信息作為關(guān)聯(lián)變量，采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)ReID模型對(duì)特征變量進(jìn)行提取，ReID模型有效解決了檢測(cè)目標(biāo)被遮擋后跟蹤丟失的問(wèn)題，增強(qiáng)了多目標(biāo)跟蹤算法的魯棒性[14]。

d(1)(i,j)=(dj-yi)TS-1(dj-yj)

。

(1)

式中：dj和yi表示種粒的第j個(gè)實(shí)際檢測(cè)結(jié)果和追蹤器對(duì)種粒第i個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果的狀態(tài)向量，S為表示檢測(cè)到的種粒實(shí)際結(jié)果和平均追蹤結(jié)果的協(xié)方差矩陣。設(shè)定一個(gè)適當(dāng)?shù)拈撝担?dāng)經(jīng)過(guò)數(shù)值計(jì)算得到的距離d小于閾值則判定為關(guān)聯(lián)成功。

(2)

設(shè)定一最小閾值，當(dāng)獲取的最小余弦值小于閾值時(shí)，則關(guān)聯(lián)成功。此時(shí)，通過(guò)將馬氏距離對(duì)種粒短時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的預(yù)測(cè)信息與余弦距離對(duì)種粒被遮擋后ID重新恢復(fù)后的預(yù)測(cè)信息進(jìn)行加權(quán)，使二者的預(yù)測(cè)模式優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

ci,j=λd(1)(i,j)+(1-λ)d(2)(i,j)

。

(3)

當(dāng)度量值為二者預(yù)測(cè)模型的交集中，則認(rèn)為追蹤的種粒與實(shí)際位置精確關(guān)聯(lián)。參數(shù)λ為2種預(yù)測(cè)模型對(duì)最終結(jié)果影響比例的大小[15]。

3 排種系統(tǒng)性能測(cè)試

為驗(yàn)證本研究設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)水稻精量穴播機(jī)排種系統(tǒng)的性能，試驗(yàn)組于2022年3月12日至3月22日在東林鎮(zhèn)水稻種植基地進(jìn)行性能測(cè)試。試驗(yàn)從以下幾個(gè)方面對(duì)排種系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試：改進(jìn)后的YOLOv5種粒識(shí)別模型可靠性測(cè)試、種粒跟蹤計(jì)數(shù)性能測(cè)試、排種系統(tǒng)排種性能測(cè)試。試驗(yàn)環(huán)境平臺(tái)運(yùn)行在Ubuntu18.04操作系統(tǒng)下，搭載Intel Core i7-4770 處理器，32 G內(nèi)存，配備英偉達(dá)GeForce RTX 2080顯卡。模型訓(xùn)練基于pytorch 1.8框架，編程平臺(tái)為Python 3.7，采用CUDA11.0和CUDN 7.4為GPU加速。

3.1 YOLOv5種粒識(shí)別模型可靠性測(cè)試

為驗(yàn)證改進(jìn)后的YOLOv5種粒識(shí)別模型的可靠性，訓(xùn)練前將自制數(shù)據(jù)集統(tǒng)一仿照VOC數(shù)據(jù)格式，大小調(diào)整為680×680，防止異常樣本造成訓(xùn)練偏差。初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，動(dòng)量因子設(shè)置為0.99，每次輸入樣本數(shù)量為28，最大訓(xùn)練次數(shù)為 5 000(圖5)。模型在迭代次數(shù)4 000左右時(shí)趨于穩(wěn)定，損失值在0.25左右波動(dòng)，種粒識(shí)別模型軟件參數(shù)設(shè)置合理，訓(xùn)練效果良好。

為進(jìn)一步對(duì)改進(jìn)后的識(shí)別模型有效性進(jìn)行分析，本設(shè)計(jì)采用準(zhǔn)確率(Precision)、召回率(Recall)、平均精度(AP)、檢測(cè)速度(FPS)進(jìn)行定量對(duì)比分析。

。

(4)

式中：Tp表示模型中被判定正確的正樣本；FN表示識(shí)別中預(yù)測(cè)結(jié)果為負(fù)，而實(shí)際為正的樣本；FP表示識(shí)別中預(yù)測(cè)結(jié)果為正，而實(shí)際是負(fù)的樣本。AP為 P-R 曲線(xiàn)積分所得的面積，AP曲線(xiàn)下方面積越大代表模型性能越好。測(cè)試引入主流的識(shí)別模型Faster-RCNN、YOLOv4、原版YOLOv5作為對(duì)照組，在相同的測(cè)試集下，對(duì)比結(jié)果見(jiàn)圖6和表1。

從圖6可以看出，相較于YOLOv4，原版YOLOv5新增了Focus結(jié)構(gòu)，增大信息通道的同時(shí)減少了有效信息的丟失，使得小目標(biāo)識(shí)別得到有效提升；本研究提出的YOLOv5改進(jìn)算法增加了原版算法檢測(cè)尺度并根據(jù)種粒的實(shí)際尺寸對(duì)YOLOv5初始錨框進(jìn)行了一系列的優(yōu)化，相較于原版算法，準(zhǔn)確率提升了3.0%， 召回率提升了3.6%，平均精度提升了3.2%，說(shuō)明多尺度的檢測(cè)層的增加，增強(qiáng)了模型對(duì)種粒特征信息的提取，加強(qiáng)了模型內(nèi)部各層的感受野；實(shí)時(shí)性方面，YOLOv5相較于YOLOv4在體量上進(jìn)行了精簡(jiǎn)，實(shí)時(shí)性得到了加強(qiáng)，本研究提出的稻種識(shí)別模型對(duì)初始錨框的修正加強(qiáng)了算法的收斂性，從96幀/s提升到112幀/s。因此，通過(guò)對(duì)YOLOv5的改進(jìn)，對(duì)種粒目標(biāo)檢測(cè)性能指標(biāo)均有明顯提升。

表1 改進(jìn)后的 YOLOv5水稻種粒識(shí)別模型準(zhǔn)確率、召回率平均精度和FPS

3.2 種粒跟蹤計(jì)數(shù)識(shí)別性能測(cè)試

為驗(yàn)證YOLOv5+DeepSORT算法框架的種粒跟蹤計(jì)數(shù)模型的可行性、精準(zhǔn)性，選取4個(gè)水稻穴播機(jī)播種視頻作為測(cè)試，視頻參數(shù)為30幀/s，尺寸為1 280×720像素。

從圖7可以看出，在圖7-a、圖7-b中，種粒1、2、4、7在取種帶轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)程中沒(méi)有被遮擋，種粒的ID沒(méi)有發(fā)生改變，處于持續(xù)追蹤狀態(tài)；在圖7-c、圖7-d中， 在排種過(guò)程中種粒6因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)間被其他種粒遮擋，在16幀中ID被算法剔除不再跟蹤，在20幀中遮擋物因?yàn)闈L動(dòng)發(fā)生移位種粒6又重新出現(xiàn)，算法將原有ID和它進(jìn)行匹配重新跟蹤。說(shuō)明算法提取了追蹤目標(biāo)外觀(guān)信息后，在被追蹤目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)間被遮擋狀態(tài)下仍能保持追蹤。

為研究排種輪轉(zhuǎn)速對(duì)排種系統(tǒng)對(duì)種子計(jì)數(shù)識(shí)別性能的影響，研究組將不同轉(zhuǎn)速下的測(cè)試視頻進(jìn)行人工計(jì)數(shù)，以此作為種粒數(shù)量的真實(shí)值，計(jì)數(shù)人員對(duì)視頻逐幀播放直至播放結(jié)束，計(jì)數(shù)結(jié)果經(jīng)過(guò)多次采樣做均值處理。為更為直觀(guān)地檢測(cè)改進(jìn)算法的識(shí)別效果，本研究運(yùn)用目標(biāo)切換次數(shù)(IDs)、跟蹤準(zhǔn)確率(MOTA)、跟蹤精度(MOTP)評(píng)測(cè)識(shí)別模型追蹤性能，并引入原版YOLOv5算法作為對(duì)照組同時(shí)試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 排種輪在不同轉(zhuǎn)速條件下的性能指標(biāo)

從表2數(shù)據(jù)可知，排種輪在不同轉(zhuǎn)速下改進(jìn)后的種粒追蹤計(jì)數(shù)算法相較于原始算法在核心指標(biāo)上更有優(yōu)勢(shì)，10 r/min轉(zhuǎn)速下準(zhǔn)確率、精度分別比原始算法高出4.0、4.1百分點(diǎn)，20 r/min轉(zhuǎn)速下準(zhǔn)確率、精度分別比原始算法高出6.0、4.2百分點(diǎn)，在30 r/min轉(zhuǎn)速下準(zhǔn)確率、精度分別比原始算法高出4.5、6.5百分點(diǎn)，在40 r/min轉(zhuǎn)速下準(zhǔn)確率、精度分別比原始算法高出4.3、4.0百分點(diǎn)，其他指標(biāo)也有較大的提升；而從整體上看，識(shí)別模型在轉(zhuǎn)速 20 r/min 以?xún)?nèi)識(shí)別性能較為穩(wěn)定，精確率較高；轉(zhuǎn)速上升后出現(xiàn)漏檢現(xiàn)象明顯增多，原因一方面是排種輪高速運(yùn)轉(zhuǎn)下稻種的無(wú)規(guī)則運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致跟蹤算法無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確跟蹤，另一方面是取種帶在高轉(zhuǎn)速下沒(méi)有足夠的時(shí)間從儲(chǔ)種輪處及時(shí)取種，稻種不能及時(shí)進(jìn)入穴孔，因此導(dǎo)致了指標(biāo)的下降。因此可以看出，改進(jìn)后的YOLOv5+DeepSORT識(shí)別模型對(duì)種子的跟蹤計(jì)數(shù)整體識(shí)別精度較高，在10～20 r/min轉(zhuǎn)速之間系統(tǒng)有較高的計(jì)數(shù)精度。

3.3 排種系統(tǒng)排種性能測(cè)試

筆者所在研究組選取南粳46號(hào)水稻種子作為試驗(yàn)對(duì)象，種粒外形尺寸均值為長(zhǎng)寬厚為7.26 mm×3.08 mm×2.26 mm，千粒質(zhì)量27.8 g，按照DG/T 083—2021《水稻直播機(jī)》[16]對(duì)本設(shè)計(jì)排種系統(tǒng)測(cè)試各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)。筆者所在研究組在播種試驗(yàn)區(qū)內(nèi)取共 20 行，每隔5 m統(tǒng)計(jì)穴數(shù)及每穴的種粒數(shù)，重復(fù)3次，結(jié)果取3次測(cè)量的平均值。根據(jù)文獻(xiàn)[16]要求，設(shè)定空穴率、穴粒數(shù)合格率作為排種器性能評(píng)價(jià)指標(biāo)：

(5)

(6)

式中：K為空穴率，mk為所測(cè)空穴的個(gè)數(shù)，M為總共的穴數(shù)，S為穴粒數(shù)合格率，z為穴粒數(shù)合格的穴數(shù)，由文獻(xiàn)可知穴粒數(shù)合格的穴數(shù)為農(nóng)藝要求穴粒數(shù)±2。

為減少其他干擾因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響，試驗(yàn)設(shè)定農(nóng)藝要求穴粒數(shù)為2，排種輪轉(zhuǎn)速為20 r/min，機(jī)具以0.75 m/s的作業(yè)速度進(jìn)行播種，設(shè)置4組重復(fù)試驗(yàn)，組A、B、C為對(duì)照組，A組為沒(méi)有進(jìn)行深度學(xué)習(xí)反饋的穴播機(jī)機(jī)具，B組為加入了YOLOv4識(shí)別反饋的排種系統(tǒng)，C組為原版YOLOv5的排種系統(tǒng)，D組為研究組設(shè)計(jì)的引入了YOLOv5改進(jìn)后的稻米識(shí)別反饋排種系統(tǒng)。試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)圖8。

從圖8可以看出，在一段時(shí)間內(nèi)D組2項(xiàng)指標(biāo)均較高，A組各項(xiàng)指標(biāo)均較低，可以看出缺少實(shí)時(shí)反饋機(jī)制對(duì)排種系統(tǒng)的性能指標(biāo)影響較大；B、C 2組空穴率較接近，但是穴粒數(shù)合格率C組明顯要高出B組很多，原因是YOLOv4的小目標(biāo)識(shí)別能力較弱，種粒在動(dòng)態(tài)的取種帶上漏檢率較高，造成反饋給PID輸入的偏差值往往大于實(shí)際值，引起補(bǔ)償送種數(shù)量過(guò)多，最終造成穴粒數(shù)比農(nóng)藝要求要多，所以合格率較低；D組空穴率為1.33%，穴粒數(shù)合格率為95.6%，相較于未引入深度學(xué)習(xí)反饋機(jī)制的普通樣機(jī)穴粒合格率高出8.73百分點(diǎn)，空穴率降低了2.12百分點(diǎn)，同時(shí)也和其他2組指標(biāo)相差較大，符合水稻直播機(jī)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)穴粒數(shù)合格率大于85%，旱直播空穴率小于4%的要求；說(shuō)明將普通的穴播機(jī)引入了深度學(xué)習(xí)的反饋機(jī)制，可以在一段時(shí)間根據(jù)穴粒數(shù)的偏差值進(jìn)行實(shí)時(shí)糾錯(cuò)修正提升排種系統(tǒng)的指標(biāo)性能，而增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)小目標(biāo)對(duì)象的檢測(cè)能力可以更加精準(zhǔn)地獲取稻種的偏差數(shù)量對(duì)水稻精量穴播指標(biāo)影響較大。

4 結(jié)論

本研究針對(duì)當(dāng)前水稻穴播機(jī)的不足，提出基于深度學(xué)習(xí)的精量穴播排種系統(tǒng)設(shè)計(jì)，以改進(jìn)后的YOLOv5+DeepSORT算法作為稻種的識(shí)別計(jì)數(shù)模型，對(duì)排種過(guò)程中的種粒進(jìn)行精確計(jì)數(shù)，將模型的輸出結(jié)果輸入PID反饋調(diào)節(jié)模型修正送種速率，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)排種。研究結(jié)果表明，(1)通過(guò)增加YOLOv5的檢測(cè)尺度增加上采樣的次數(shù)可以有效增加各層的感受野，減少小目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象特征信息的丟失，通過(guò)增加小目標(biāo)對(duì)象的預(yù)設(shè)錨定框可以?xún)?yōu)化模型的實(shí)時(shí)性，相較于原版YOLOv5算法準(zhǔn)確率提升了3.0百分點(diǎn)，召回率提升了3.6百分點(diǎn)，平均精度提升了3.2百分點(diǎn)，各方面檢測(cè)性能都有了提高。(2)將改進(jìn)后的YOLOv5稻種檢測(cè)器輸入到DeepSORT模型中訓(xùn)練，通過(guò)對(duì)稻種運(yùn)動(dòng)信息和外觀(guān)信息的協(xié)同檢測(cè)，可以對(duì)穴播機(jī)排種過(guò)程中動(dòng)態(tài)的稻種有效跟蹤計(jì)數(shù)，計(jì)數(shù)精度和排種輪的轉(zhuǎn)速有相關(guān)性。當(dāng)排種輪的轉(zhuǎn)速在10～20 r/min之間時(shí)計(jì)數(shù)精度較高，當(dāng)轉(zhuǎn)速高于30 r/min時(shí)，精算精度開(kāi)始下降，排種輪的轉(zhuǎn)速與稻種計(jì)數(shù)精度的內(nèi)在數(shù)學(xué)關(guān)系可以做深入分析研究。(3)深度學(xué)習(xí)水稻穴播排鐘系統(tǒng)進(jìn)行了田間對(duì)比測(cè)試，結(jié)果表明，機(jī)具在相同作業(yè)速度下，經(jīng)優(yōu)化后的排種系統(tǒng)各項(xiàng)指標(biāo)均優(yōu)于對(duì)照組，空穴率為1.33%，相較于未引入深度學(xué)習(xí)的普通穴播排種系統(tǒng)下降了2.12百分點(diǎn)，穴粒數(shù)合格率為95.6%，較普通排鐘系統(tǒng)提升了8.73百分點(diǎn)。根據(jù)DG/T 083—2021《水稻直播機(jī)》既定標(biāo)準(zhǔn)，本設(shè)計(jì)水稻排種系統(tǒng)符合排種性能核心指標(biāo)要求，進(jìn)一步提升深度學(xué)習(xí)對(duì)稻種顆粒等小顆粒目標(biāo)的識(shí)別精度，對(duì)排種系統(tǒng)適應(yīng)復(fù)雜作業(yè)環(huán)境、提升核心指標(biāo)有重要意義。