Online target detection and fast localisation of citrus fruits in irregularly disturbed state
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摘要:
柑橘采摘机器人连续采摘过程中因各种因素会引起其他待采柑橘无规则扰动，扰动状态下的柑橘无法在线快速准确检测与定位，影响机器人采摘效率。针对此问题，该研究提出一种基于改进YOLOv5s+DeepSORT算法的扰动柑橘在线目标检测与快速定位方法。首先在YOLOv5骨干网络中融入卷积注意力机制（convolutional block attention module, CBAM），提升模型对复杂目标的检测能力；用SIoU（scalable intersection over union）损失函数增强预测框与标定框之间的方向匹配，提升回归收敛速度。其次在DeepSORT算法中改进目标重识别网络（re-identification, ReID），增强网络特征提取能力，提升目标跟踪准确度与精度；在算法中融入Count计数机制，实时反馈每个扰动柑橘跟踪帧数，并改进算法实现对预测坐标值进行实时更新，提升预测准确率。最后结合深度相机排除背景柑橘影响并限制每次跟踪目标数目为3个，提升扰动柑橘预测定位速度。试验结果表明，与原算法相比，改进YOLOv5s算法的准确度、平均检测精度分别提升3.9、1.1个百分点，检测速率69.3帧/s。改进DeepSORT算法的跟踪准确度、跟踪精度分别提升9.2、5.4个百分点，ID（identity）切换次数减少32次。当预测定位时间为3 s时，定位平均准确度为81.9%，在试验室进行模拟试验，将盆栽柑橘果实沿不同方位随机摆动，摆幅约10 cm，单个柑橘平均抓取时间为12.8 s，比未使用改进算法缩短5.6 s，效率提升30.4 %。该研究可为扰动状态下的柑橘快速采摘提供技术支持。
Abstract:Picking robots have been widely used for citrus harvesting in recent years. However, the rest citrus during continuous picking can be irregularly disturbed by the wind, robot force, and the load weight of bearing branches under the natural environment. The citrus in the disturbed state cannot be rapidly and accurately detected, and then localized online, leading to the low efficiency of automatic robotic picking. In this study, online target detection and rapid localization were proposed using improved YOLOv5s+DeepSORT. The position of citrus at rest was predicted using the motion-tracking trajectory of disturbed citrus within a short period of time. The coordinates of the citrus were then obtained rapidly. Firstly, the CBAM (Convolutional Block Attention Module) attention mechanism was added to the YOLOv5s network, in order to detect the small and occluded targets. The SIoU loss function was used to enhance the direction matching between the prediction and the calibration frame, in order to improve the convergence speed of regression. Secondly, the target re-identification network was improved in the DeepSORT more suitable for the feature extraction of citrus targets. The feature extraction of the network was enhanced to improve the tracking performance on the disturbed citrus; The Count counter was used to accumulate the number of tracking frames in each citrus for an optimal target. Since the disturbance of the rest citrus was progressively propagated over time, the localization prediction and picking were only for targets with optimal tracking trajectories at a time. The real-time updating was realized in real time. Finally, the values of the depth camera were combined within the critical distance range, excluding the influence of background citrus on the detection speed. The number of tracking targets each time was limited to effectively improve the tracking speed of disturbed citrus. The experimental results show that the P (precision) and mAP (average detection accuracy) of improved YOLOv5s were improved by 3.9 and 1.1 percentage points, respectively, with a detection rate of 69.3 frames per second. The MOTA (Multi-Object Tracking Accuracy) and MOTP (Multi-Object Tracking Precision) of the improved DeepSORT were improved by 9.2 and 5.4 percentage points, respectively, whereas, the average number of ID (identity) switching times of targets was reduced by 32 times. Grasping experiments were conducted in the laboratory, in which the citrus was randomly swung along different orientations with an amplitude of about 10 cm. When the predicted localization time was 1, 2, 3, 5, 7, and 10 s, the average precision values of disturbed citrus localization were 21.3%, 53.0%, 81.9%, 83.7%, 86.1%, and 94.9%, respectively. The citrus picking test was conducted with the citrus localization time of 3 s. The average grabbing time for each citrus was 12.8 s, which was 5.6 s shorter than that without the optimization. The efficiency was improved by 30.4%. This finding can provide technical support and references for citrus picking in disturbed states.
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Keywords:
- disturbed citrus /
- predictive localisation /
- online target detection /
- target tracking /
- YOLOv5 /
- DeepSORT
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0. 引 言
流行病学研究发现，高水平植物源食品的摄取与各种慢性疾病的低风险呈现相关性，因此开发植物源食品是满足居民健康需求与“面向国民生命健康”政策实施的必然要求。亚麻籽因富含omega-3脂肪酸、亚麻蛋白、木酚素、亚麻籽胶等膳食纤维，是一种营养价值极高的特种油料[1-3]。亚麻籽植物乳作为以亚麻籽为原料制备的天然植物乳，富含α-亚麻酸、蛋白质、膳食纤维和多酚等植物化学物质，因而具有调节机体功能的潜力，如促进机体生长发育、维持机体免疫力、改善年龄相关退行性疾病等[4-5]。然而，由于生亚麻籽含生氰糖苷（不同品种间有差异，一般>100 mg/kg），以生籽制备的亚麻籽植物乳具有较大健康风险[6-7]，据此国卫办食品函[2017]1259号要求作为普通食品管理的亚麻籽必须经熟制脱毒后食用。其次，亚麻籽的种皮坚韧，外表覆盖胶质、纤维细胞等坚固致密的保护层，严重限制了亚麻籽植物乳中的内源蛋白质、脂肪等营养素有效释放。通过加工处理改善营养素的溶出，是提高亚麻籽植物乳品质的必要途径。另外，生亚麻籽本身存在草味、苦味、酸味等植物原料普遍存在的不良风味，会在一定程度上降低亚麻籽植物乳风味口感[8]，亟需改善。
在常见的脱毒方法中，一般认为烘烤法效果较差，发酵法需要特定的菌种、且周期长，水煮法会造成营养物质的流失，挤压膨化法会造成部分营养素的损失并完全破坏植物乳中油脂体这一稳定的O/W结构[9-11]。微波作为一种新型的食品加工方法，对生氰糖苷的去除效率最高[12]，是极具潜力的一种加工方式。微波作为一种超高频电磁波，促使偶极分子高频往复运动产生"内摩擦热"，会被食物和水等吸收从而使自身发热，不须热传导过程即可实现同时加热、同时升温，速度快且均匀[13]。同时，微波也能促进美拉德等一系列复杂反应，可有效改善亚麻籽风味上的不足[14]。另外，亚麻籽水分调制对微波处理有正向加成作用，水分是决定微波能转化成内热源的关键[15]，并影响后籽的植物素溶出[16-17]。
综上，水分调制联合微波有望解决亚麻籽植物乳生氰糖苷等抗营养因子脱除，确保亚麻籽植物乳的食用安全。另外，微波过程中发生的美拉德反应，有利于弥补亚麻籽原料本身风味上的不足，实现增香，改善风味。最后微波联合水分调调制有望改变细胞壁结构，促使植物营养素解聚、溶出，实现提质。但水分调制和微波程度对植物乳的品质综合影响规律和机制尚不明确，亟需解决。因此本文采用水分调制联合微波处理亚麻籽制备亚麻籽植物乳，以亚麻籽植物乳脱毒、增香、提质为目的，探明水分调制和微波联合对乳品质的影响规律。
1. 材料与方法
1.1 材料与试剂
亚麻籽，甘肃省农科院作物研究所（制备乳前，亚麻籽需要通过干法磨胶去除外层胶质）；福林酚、没食子酸，索莱宝生物科技有限公司；无水乙醇、甲醇等均为国产分析纯。
1.2 仪器与设备
PerkinElmer VICTOR Nivo多模式读板仪，芬兰；多重光散射仪，法国/Formulaction； Regulus 8100 电镜，日本日立（Hitachi）公司；Quorum PP3010T 冷冻传输装置，英国Quorum 公司；高效液相色谱仪LC-10A，日本岛津公司；7890A-7000型气质联用仪，美国Agilent公司；DB-WAX毛细管柱（30 m×0.25 mm，0.25 μm），美国J&W公司。
1.3 试验方法
1.3.1 不同水分调制联合微波处理亚麻籽
在反应罐中加入亚麻籽，通入蒸汽，充分搅拌不同时间后取出亚麻籽，在室温下，吹干外表面的水分。其中蒸汽通入量是以恒定蒸气压(0.05 MPa)下通入蒸汽时间来计量。随后对不同搅拌时间所得的亚麻籽进行水分测试。再在固定微波功率（720 W）、微波时间（9 min）和载量（320 g，每40 g放置于直径为9.5 cm平皿）条件下，比较不同含水率对亚麻籽生氰糖苷、亚麻籽植物乳稳定性、营养素溶出、风味的影响。
1.3.2 固定水分调制参数联合不同微波时间处理亚麻籽
微波时间参数优化：在固定水分调制参数（12.79%）、微波功率（720 W）和载量（320 g）条件下，比较不同微波处理时间（0、2、4、6、8、10 min）下亚麻籽植物乳稳定性、营养素溶出、风味的影响。
1.3.3 亚麻籽植物乳的制备
固定微波功率（720W）、微波时间（8 min）和载量（320 g）条件下，微波不同含水率的亚麻籽。将各组调水微波后的亚麻籽按照1:7的固液质量比使用纯水室温浸泡2 h，过滤去除溶出的亚麻胶。随后按照1:7的固液质量比，在胶体磨中磨浆12 min，得到亚麻籽植物乳。
1.3.4 TSI检测
利用商业仪器（多重光散射）对亚麻籽植物乳的物理稳定性进行表征[18]。通过测量近红外光背向散射（Backscatter Spectroscopy，BS）随高度的变化，可用于监测乳剂在贮存过程中的聚集、絮凝等微观不稳定现象。ΔBS被开发用于通过背向散射光检测来测定乳液稳定性指数（end system identifier，ESI）。
1.3.5 总酚检测
准确称取1.5 g亚麻籽乳于10 mL离心管中，加入4 mL 50%甲醇，于涡旋仪上混合20 min后，放置于离心机中离心(5 000 r/min, 10 min)，将上层清液吸出至另一个离心管中。吸取1 mL提取液（1 mL甲醇作为空白）于10 mL比色管中，加入5 mL双蒸水和0.5 mL福林酚，摇匀，反应3 min后加入1 mL饱和碳酸钠溶液，以双蒸水定容至10 mL，摇匀，避光放置1 h，使用紫外可见分光光度计于765 nm处测定其吸光度值[19]。结果以mg没食子酸/100 g亚麻籽乳表示。
1.3.6 木酚素检测
参考文献报道的方法[20]，首先将得到的亚麻籽乳干燥去除水分，准确称取10 g亚麻籽乳粉末于50 mL 离心管中，加入5 mL的80%甲醇水溶液（体积分数），漩涡提取10 min，超声5 min，再漩涡提取10 min ，离心15 min（7 000 r/min），取上层清液，将下层沉淀按上述步骤重复萃取1次，合并上层清液，并用甲醇定容至10 mL，避光保存。将上述全部（10 mL）提取液，加入 8.0 mg NaOH粉末，使提取液中NaOH终浓度达到20 mmol/L。放于50 ℃水浴锅中，碱水解12 h，水解反应混合物上清液加入0.204 mL，1 mol/L盐酸中和至中性。采用配备二极管阵列探测器的超高效液相色谱（UPLC, Waters, Milford, MA, USA） 上样检测。色谱条件：ACQUITY UPLC® BEH Shield RP18色谱柱（100 mm×2.1 mm，1.7 μm）；流动相A，100%甲醇；流动相B，0.5%醋酸水溶液（体积分数）；流速0.20 mL/min；柱温35 ℃；检测器波长280 nm；进样量2.0 μL；流速0.2 mL/min；梯度洗脱条件：15% A，0～8 min；15%～28% A，8～12 min；28%A，12～16 min；28%～55% A，16～24 min；55%～85% A，24～28 min；85% A，28～32 min；85%～15% A，32～33 min；15% A，33～35 min。
1.3.7 生氰糖苷检测
最佳微波条件下，植物乳的生氰糖苷含量。根据NY/T 3607-2020方法测定微波前和微波后的生氰糖苷含量。
1.3.8 风味值检测
微波亚麻籽植物乳的风味测定[21]：采用气质联用仪对萃取物进行分离鉴定：进样口温度250 ℃，解吸5 min；色谱柱为 DB-5MS 柱( 60 m×250 μm×0.25 μm)，采用不分流方式进样，进样口温度250 ℃；程序升温条件为起始温度40 ℃，保持2 min，以5 ℃/min的速率升温至220 ℃，保持2 min；载气为氦气，流速 1.0 mL/min。每个样品做3次平行取平均值，结果以相对峰面积比表示。
2. 结果与分析
加工过程中，水分的参与能极大促进抗营养因子的脱除。目前报道，利用简单的蒸煮可有效脱除亚麻籽中的生氰糖苷，脱除率可达到96.8l %[22]。然而，这种蒸煮脱毒方式会伴随这亚麻籽粕中蛋白分子的解离，导致可利用氨基酸含量下降(如赖氨酸含量下降30%)[23]。微波处理利用高频电磁波，促使亚麻籽内部分子震动，破坏细胞壁完整性以及糖苷键的断裂，从而更有利于天然复杂体系中蛋白、多糖等从复配物中游离[24]。但过高的微波能量输入又会引起分子的极度扭曲甚至价键断裂，导致营养素不可逆的降解。选择合适的水分调制工艺和微波工艺是同时保证亚麻籽乳食用安全和营养品质的途径。另外，现有的调水方法一般是采用常温水静态调节的方式，通过不同水分的添加缓慢软化种籽细胞壁并逐渐渗透到种籽内部。以静态水分调节可能导致的亚麻籽水分吸收不均匀性问题也无法避免。这种调水方式可勉强用于实验室少量样品制备，但仍需12 h左右的浸润时间才能彻底使得水分的充分渗透。然而对于工业化的大批量生产，更快速有效的调水方式是迫切需要的。
2.1 蒸汽梯度调水联合微波处理亚麻籽
2.1.1 蒸汽实现亚麻籽水分的快速有效调节
以恒定的蒸汽量通入，改变亚麻籽在反应釜内的搅拌时间以实现梯度水分调制。在试验过程中，蒸汽通入时间不同，反应釜体系内蒸汽饱和度存在差异。蒸汽通入时间在1～1.5 min之间时，反应釜内无蒸汽溢出，而继续增加蒸汽通入时间会发现大量过剩蒸汽从釜内溢出。因此选择蒸汽通入时间设置在1.5 min以下。图1为通入蒸汽并充分搅拌不同时间后不同组亚麻籽的含水率。通入蒸汽1 min后，随着搅拌时间增加到3 min，亚麻籽含水率迅速增加到11.32%，但搅拌时间继续增加到9 min，含水率平缓增加到13.98%。考虑到蒸汽吸收饱和，增加蒸汽通入时间至1.5 min并在釜内搅拌20 min，亚麻籽含水率可增加到20%。蒸汽相对于静态水，能快速穿透亚麻外壳等的屏蔽而渗入到亚麻籽内部并改变籽内外细胞组织结构，这个过程仅需10 min就可以达到饱和。过热（>150 ℃）或过量蒸汽反而不利于亚麻籽水分的调制，一方面促进釜内温度过高，水分不断汽化，导致亚麻籽不易吸收水分；另一方面蒸汽渗透性过高，无法冷却凝聚下来，导致亚麻籽的含水率无法进一步调节。因此对于密闭的反应釜空间，合适的蒸汽通入量有利于釜内温度控制并快速建立水平衡，并促进亚麻籽的水分吸收。
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图 1 不同搅拌时间及蒸汽通入量梯度调节亚麻籽的含水率Figure 1. Moisture content of flaxseed under different stirring time and steam inflows随后对不同含水率的亚麻籽进行微波处理（720 W, 9 min），随着含水率的增加亚麻籽外表的焦黑色逐渐减弱（数据未给出）。在高温处理过程中，涉及碳水化合物、蛋白质和其他物质的化学反应（特别是美拉德反应和焦糖化反应）的发生，促进棕色色素的形成[25]。
2.1.2 水分调制联合微波对亚麻籽中生氰糖苷含量的影响
生氰糖苷能在β-葡萄糖苷酶的作用下分解生成氰醇和糖，而氰醇很不稳定，会自然分解为相应的酮，醛化合物和氰氢酸。当氰氢酸在体内质量分数到达（3.5 mg/kg）便会对人体产生危害。因此在摄取相应食品时，应当熟制脱毒。由表1可以发现，与含水率为6.2%的原籽（62.3 mg/kg）相比，含水率为11.32%的亚麻籽微波后其生氰糖苷值急剧下降至1.2 mg/kg。在低于17%含水率的区间内，亚麻籽的生氰糖苷值与其含水率间呈负相关。亚麻籽内的水分正向调控糖苷酶诱导的生氰糖苷降解反应。在微波过程中水分迅速升温激活相关糖苷酶的活性，加速生氰糖苷转变为氢氰酸的过程，随后氢氰酸溶于水并与水蒸气共同挥发[26]。另外，微波加热可以使物料内外同时加热，物料的外表面不会形成焦糊坚硬的外壳，从而使水分和生成的氢氰酸比较容易释放出来，有效起到脱毒的作用[27]。但当亚麻籽的含水率超过17%时，去除大量的水分需要消耗微波能，不利于亚麻籽内水分活度提高，反而影响生氰糖苷的降解[28]。
表 1 不同含水率亚麻籽微波后的生氰糖苷值Table 1. Cyanogenic glycoside value of flaxseed with different moisture contents after microwave亚麻籽含水率
Moisture content of flaxseed/%生氰糖苷值
Cyanogenic glycoside value/（mg·kg−1）6.20(原籽) 62.3±3.21 11.32 1.20±0.16 12.79 1.14±0.29 13.98 1.04±0.32 15.63 0.98±0.10 17.03 0.91±0. 21 20.00 0.89±0.08 2.2 蒸汽梯度调水联合微波处理亚麻籽制备亚麻籽植物乳
2.2.1 水分调制对亚麻籽乳营养素溶出的影响
在安全食用的基础上，植物乳体系中营养素的含量可直接影响植物乳的营养健康功效，进一步影响产品的市场潜力。已有研究证实，亚麻籽调水处理能有助于酚类化合物的富集，并很大程度上依赖于调制的水分含量[29-30]。如图2a，2b所示，对于原籽（含水率为6.2%），微波后亚麻籽乳中总酚和木酚素质量分数有明显增加。如图2a所示，随着亚麻籽含水率的增加，亚麻籽植物乳的总酚质量分数逐渐增加，在水含率为20%时达到382.55 mg/g，相对于原籽微波的亚麻籽植物乳增大了1.77倍。类似的，从图2b可以看出，相对于原籽微波的亚麻籽植物乳(103.13 mg/100 g)，调水后亚麻籽植物乳中木酚素质量分数最高可达173.75 mg/100 g，而调水至12.79%时木酚素质量分数增加到148.21 mg/100 g。在调水过程中，亚麻籽吸胀可能改变了酚类物质存在位点的细胞结构，从而有利于酚类物质的释放和迁移[31-32]。随后含水率继续增加到17.03%，相应木酚素质量分数平缓增加；而含水率增至20%，相应木酚素质量分数具有较大程度的提高至173.75 mg/100 g。这是可能是因为大量水分调制进一步的增加了亚麻籽细胞破壁程度，使得木酚素活动度明显增高，这有利于其在随后高速剪切力的胁迫下溶出。
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图 2 不同含水率对亚麻籽植物乳中总酚、木酚素、木酚素分量的质量分数和TSI曲线的影响。注：微波处理的条件为720 W，9 min。Figure 2. Effect of different moisture contents on the total phenol content, lignan content, lignan fraction and TSI curves of flaxseed milkNote: Microwave treatment condition is 720 W, 9 min.另外，木酚素分量（SDG（开环异落叶松树脂酚二葡萄糖苷，Secoisolariciresinol Diglucoside）、Cou-AG（对香豆酸葡萄糖苷，4-O-beta-Glucopyranosyl-cis-coumaric acid）、Fe-AG（阿魏酸葡萄糖苷，Ferulic acid4-O-β-D-glucopyranoside））的变化如图2c所示，随着含水率的增加，Fe-AG质量分数无显著变化；而Cou-AG质量分数在含水率增至12.79%时少量增加，进一步增加含水率其质量分数几乎无变化。秦晓鹏等[2]表示亚麻籽萌动联合微波能促进SDG 的从头合成并富集。相对于原籽微波的亚麻籽植物乳（6.89 mg/100 g），当含水率增至12.79%时，微波后亚麻籽植物乳的SDG的质量分数明显增加至9.21 mg/100 g。微波处理能够诱导木酚素解聚和解聚单体SDG的生成，并可能因外种皮多糖解聚效应使SDG单体活动度增加。制备植物乳的过程中，高速剪切力迫使活动度高的SDG迁移到水相。随后继续增加含水率至17.03%，SDG质量分数缓慢增加至9.81 mg/100 g，这可能是因为水分调制损耗微波能，弱化了解聚效应导致木酚素解聚能力有所降低。而含水率提高至20%，SDG质量分数以较大幅度增加到11.15 mg/100 g，这可能与木酚素大分子大量溶出有关。水分子大量溢出之后，会为油滴及其他营养成分提供更多的溢出空间，提高营养物质的溶出率。
2.2.2 水分调制对亚麻籽乳稳定性的影响
稳定性是评价乳液或植物乳品质的一项非常重要的指标，良好的稳定性有利于植物乳的进一步开发及应用。亚麻籽植物乳本身是一种乳液体系，其组成包括油脂体（种籽内存储油脂的细胞器）和水相（含有蛋白、多酚、多糖等植物素）。而油脂体作为天然的水包油乳液，水相组分与其界面交互作用会影响体系的稳定性。图2 d可以发现，亚麻籽含水率适度提高到17.03%，亚麻籽植物乳的TSI值相对于未调水的亚麻籽植物乳显著降低，这说明适度的水分调制有利于体系物理稳定性的提高。不调水的原籽微波，亚麻籽接收微波能过高，会诱导细胞内油脂体的膜结构破坏甚至坍塌，不利于亚麻籽植物乳的稳定[2, 33]。适度的调水后，减少了亚麻籽吸收的微波能，油脂体膜结构的破坏被较大程度避免。同时在适度微波能辅助下亚麻籽内分子发生剧烈震动，有助于外源蛋白、胶多糖与油脂体界面蛋白交互作用[2]而强化了界面性质，可能改善体系的稳定性。
2.2.3 水分调制对亚麻籽乳风味的影响
此外，气相－质谱联用数据显示（图3），相对于未调水的亚麻籽植物乳，水分调制后微波制备的亚麻籽植物乳风味值均发生了显著的降低，特别是醛类。醛类物质主要是油酸、亚油酸等不饱和脂肪酸的降解和自动氧化而成[34]，其气味阈值一般较低，对风味贡献较高，是重要的香味物质[35]。调水后微波，微波部分的能量需要用于水分的蒸发耗损，而导致单位微波辐射能量下最终温度降低；较低的反应温度降低分子的震动，导致产生香气的美拉德反应弱化，不利于香气的溢出。因此含水率的增加并不利于微波后亚麻籽植物乳风味的产生。
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图 3 不同含水率的亚麻籽植物乳的挥发性风味含量Figure 3. Volatile flavor content of flaxseed milk modified by different moisture contents由上述试验结果可知，适当的增加含水率能有效降低乳液体系TSI值，有利于体系物理稳定性，且同时有利于营养素的溶出，但随着亚麻籽含水率增加，亚麻籽植物乳的总体风味有所下降。故综合不同含水率亚麻籽微波后制备乳液的表现，选择12.79%为最佳含水率。
2.3 微波时间对调水的亚麻籽和制备乳液的影响
除了不同含水率对亚麻籽植物乳的相关性质有着重要影响外，微波时间也具有至关重要的影响。因此将亚麻籽的含水率固定在12.79%，探究微波时间对亚麻籽植物乳稳定性、营养素溶出及风味的影响。
2.3.1 微波时间对亚麻籽植物乳营养素溶出的影响
图4为在12.79%的含水率下，微波时间对亚麻籽乳总酚、木酚素及木酚素分量的影响。当微波时间从0 增加至6 min，总酚质量分数呈缓慢上升趋势；但继续增加微波时间至8 min时，亚麻籽植物乳中总酚质量分数急剧增加到310.2 mg/100 g，其相对于未微波的亚麻籽乳提高了1.48倍。另外，微波时间从0 增加至6 min，木酚素质量分数从68.5 mg/100 g 缓慢增加到86.9 mg/100 g。继续增加微波时间至8 min，亚麻籽植物乳中木酚素质量分数急剧增加至125.8 mg/100 g；然而继续增加微波时间至10 min，木酚素质量分数有所降低，与文献报道趋势一致[36]。延长微波处理时间，细胞壁结构破坏程度逐渐增加并趋于不完整。协同亚麻籽制乳过程中的高速剪切，亚麻籽酚类物质的释放和迁移的影响可能与组织结构完整性和组分相互作用有关。短时间微波处理（1～6 min），水分子的存在未使亚麻籽温度过度增加，可能使蛋白质与胶多糖、酚酸与蛋白质之间交互作用增强[37]而不易被释放和迁移。进一步提高微波时间，水分子引起的亚麻籽肿胀空间以及微波能诱导的分子震动，胁迫亚麻籽蛋白空间构象过度伸展和亚基解聚，削弱了与游离酚酸之间的交互作用[30,38]，在一定程度上有利于木酚素的溶出。而进一步增加微波程度，可能会导致木酚素的部分解聚，不利于其稳定性。
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图 4 微波时间对亚麻籽植物乳的总酚、木酚素及木酚素分量质量分数的影响Figure 4. Effect of microwave time on total phenol content, lignan content and lignan fraction content of flaxseed milk2.3.2 微波时间对亚麻籽乳稳定性的影响
不同微波时间处理后，亚麻籽植物乳的稳定性指数TSI值呈不明显的波动变化(图5a)，但总体TSI值均<1.5，所有体系未出现明显的失稳现象，表明微波时间对亚麻籽植物乳的稳定性影响较小。在固定含水率下，相对于未微波的亚麻籽植物乳，微波时间从0 增加到6 min，亚麻籽植物乳中部ΔBS值增加（图5b），说明体系的粒径变化较小，体系颗粒尺寸较均一，这可能是短时微波处理改变了与亚麻胶共存的亚麻籽蛋白的空间构象，增加了亲水亲油平衡能力，从而改善了体系的稳定性[39]。进一步的增加微波时间至8 min，中部ΔBS值急剧降低，说明亚麻籽植物乳粒径变化较大。延长微波时间，亚麻籽中油脂体膜可能发生破裂，在制乳过程外源蛋白、纤维等界面吸附及油滴合并的同时发生导致体系中乳滴粒径的改变。
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图 5 不同微波时间对亚麻籽植物乳稳定性指数TSI值和中部（H20/mm）背散射光光强变化值ΔBS的影响Figure 5. Effect of different microwave time on stability TSI and intensity change of middle backscattered light ΔBS at H20/mm of flaxseed milk.2.3.3 微波时间对亚麻籽植物乳风味的影响
表2显示了不同微波时间对亚麻籽植物乳的挥发性风味影响。微波时间从0 增加至6 min，微波终点温度增加，亚麻籽植物乳的风味值缓慢增加。微波时间增加至8 min （对应的微波温度是140～145 ℃）时，亚麻籽植物乳各类风味值急剧增加，特别是呋喃类、吡嗪类、醇类，相对于未微波亚麻籽植物乳分别提高了105.4倍、81.4倍、10.5倍。具有焦糖味、坚果味、焦糊味的呋喃主要是由不饱和脂肪酸的氧化或美拉德反应产生的，微波诱导的高温加速反应的进程。具有烤肉味、咖啡、甜味的吡嗪类在微波时间为8 min时出现，这主要是来自微波处理诱导的美拉德糖-胺反应和Strecker 降解反应产生的[34,40]。具有蘑菇味、草药味的醇类是植物乳中第二类比较丰富的挥发性化合物，其中1-辛烯-3-醇被称为蘑菇醇，是植物乳的关键挥发性化合物，主要在浸泡阶段通过氢过氧化物裂解酶调控10-氢过氧化物裂解而生成[41-42]。另外，亚麻籽可通过调节抗氧化系统来影响风味[43]。亚麻籽植物乳中亚油酸的光敏氧化也是生成10-过氧化氢的途径，因此对于亚麻籽植物乳，调水联合微波处理具有提高蘑菇味道的潜力。微波程度的适度增加，促进了亚麻籽内分子的震动，加速了分子间的相互作用从而促进了风味物质的产生。但是继续增加微波时间到10 min，亚麻籽植物乳风味值反而急剧下降，这是因为微波终点温度过高，亚麻籽出现糊的状态，导致相应风味明显下降。
表 2 不同微波时间对亚麻籽制备乳液的挥发性风味影响Table 2. Effect of different microwave time on volatile flavor of flaxseed lotionμg·kg−1 项目Item 微波时间Microwave time/min 风味特性
Flavor characteristic0 2 4 6 8 10 呋喃类Furans 5.26±2.31 21.26±6.12 70.19±10.21 80.42±9.76 554.45±6.75 106.86±8.11 焦糖味、坚果味、焦糊味 吡嗪类Pyrazines − − − − 81.42±3.33 53.20±7.26 烤肉味、咖啡、甜味 醛类Aldehydes 14.45±3.96 16.11±5.92 18.07±10.22 10.91±3.81 99.31±10.12 146.29±7.40 油炸脂味、青味、和黄瓜味 醇类Alcohols 51.3±10.11 83.01±11.23 97.10±8.11 101.49±6.42 538.71±20.82 100.33±16.68 蘑菇味、草药味 烯类Vinyl 10.12±3.34 10.59±8.25 1.68±10.35 6.66±2.21 44.66±5.94 55.77±14.71 芳香味、水果味 注：含水率为12.79%。 Note: Moisture content 12.79 %. 2.4 水分调制联合微波对亚麻籽乳微观形态的影响
进一步，对上述确定的调水量和微波时间下制备的亚麻籽植物乳的微观结构进行分析，如图6所示。未经调水和未微波处理的亚麻籽制备的乳，可以明显观察到油脂体乳滴（图6a，6b），且其四周包裹并连接丝状物质。这种明显的网络结构有利于亚麻籽植物乳的稳定性。
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图 6 不同处理条件下亚麻籽植物乳的冷冻扫描电镜图Figure 6. Cryo-SEM image of flaxseed milk under different treatment conditions亚麻籽适度蒸汽调水后，种籽内细胞通道打开而有利于细胞结构的相对肿胀松散；而在随后的微波处理过程中，水分子溢出导致细胞结构坍塌，促进油脂体及其周围蛋白、纤维、酚类等组分的溶出。相对而言，调水联合微波处理后，亚麻籽植物乳中油脂体颗粒并不明显（图6c，6d）。这可能是因为微波诱导油脂体界面发生部分坍塌，但在高速剪切制乳过程中，油脂体界面蛋白亲水域与水相中的胶多糖、蛋白等组分交互作用发生界面重塑。微波影响油脂体界面完整性，进而会对制乳过程中油脂体界面重塑造成影响，因此通过调水调控微波程度将是维持亚麻籽植物乳稳定性的关键。
3. 结 论
本研究分析了水分快速调制联合微波处理对亚麻籽植物乳的物理稳定性、生氰糖苷值、营养素溶出及风味的影响，结果表明：
1）相对于不调水微波的亚麻籽，适当的增加调水量，乳液体系稳定性指数降低，有利于体系物理稳定性。
2）随着调水程度增加，亚麻籽植物乳的总酚及木酚素质量分数逐渐增加。这归因于微波过程中，水分子的扩散促进种籽内细胞结构发生巨大变化而有利于营养素溶出。同时，协同高毒性氢氰酸的挥发而蒸发，快速降低种籽内生氰糖苷含量。
3）调水不利于亚麻籽植物乳风味的产生。可以通过适当提高微波终点温度来强化亚麻籽植物乳的风味特性，即微波8 min的亚麻籽植物乳中具有坚果味的呋喃类增加了105倍，具有烤坚果味、咖啡、甜味的吡嗪类增加了81倍。
4）过度微波（微波时间10 min），亚麻籽焦糊导致部分呈香物质分解，亚麻籽植物乳风味值反而有所下降。
综上所述，本文采用的蒸汽调水能快速渗透种籽而实现高效水分调制，有利于缩短生产时间，从而极大提高产能。另外，调水并联合微波处理进一步有效破坏种籽原有细胞壁壁垒强化植物乳营养素溶出。合理的调节水分（12.79%）和微波时间8 min（对应温度140 ℃）可能是植物乳中油脂体界面破坏和界面重塑的平衡点。本文蒸汽快速调水联合微波有望为亚麻籽植物乳高值化工业化生产提供理论依据和数据支撑。
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图 1 复杂扰动状态下柑橘的运动轨迹示意
注：X、Y轴坐标单位为像素，下同。
Figure 1. Schematic diagram motion trajectory of citrus under complex disturbed state
Note: X, Y axis coordinates in pixels. The same below
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图 3 改进的YOLOv5s网络模型
注：Focus为切片操作，将通道数扩展4倍；Slice为切片后的特征图；Concat为特征融合；CBS为卷积模块，进行卷积操作并进行批归一化处理，由Conv卷积、BN批归一化和SiLU激活函数组成；C3为残差卷积模块，其中BottleNeck×n表示进行n次残差操作；CBAMC3为改进的C3模块；SPPF为空间金字塔池化模块，对不同尺度的特征图进行池化操作，MaxPool为最大池化；Upsample为上采样。
Figure 3. Improved YOLOv5s network model
Note: Focus is the slicing operation, which expands the number of channels by 4 times; Slice is the feature map after slicing; Concat is the feature fusion; CBS is the convolution module, which carries out the convolution operation and batch normalisation, and consists of the Conv convolution, the BN batch normalisation and the SiLU activation function; C3 is the residual convolution module, in which BottleNeck×n means to carry out the residual n times operations; CBAMC3 is the improved C3 module; SPPF is the spatial pyramid pooling module, which performs pooling operations on feature maps at different scales, with MaxPool being the maximum pooling; and Upsample is the upsampling.
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图 4 CBAM注意力机制
注：F为通道注意力模块的输入特征、F′为空间注意力模块的输入特征、F′′为输出特征。
Figure 4. CBAM attention mechanism
Note: F is the input feature of the channel attention module, F' is the input feature of the spatial attention module, and F'' is the output feature.
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图 5 CBAMC3结构
注：w、h和c分别表示特征图的宽、高和通道数，N表示有N个BottleNeck模块。
Figure 5. CBAMC3 structure
Note: w、h and c denote the width, height and number of channels of the feature map, respectively. N denotes that there are N BottleNeck modules.
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图 6 改进的DeepSORT算法与位置预测结构
Figure 6. Improved DeepSORT algorithm and localization structure
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图 7 不同时刻预测中心点位置值变化
Figure 7. Changes in predicted center point position values at different times
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图 9 准确度指标圆示意图
注：准确度数值由圆心向外逐渐减少。
Figure 9. Schematic diagram of accuracy indicator circle
Note: Accuracy value decreases gradually from the centre of the circle outwards.
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图 11 YOLOv5s及其改进模型检测效果对比
Figure 11. Comparison of detection performance between YOLOv5s and its improved model
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图 13 室内模拟抓取试验
1. 控制箱 2. 电脑端 3. 机器人 4. 深度相机 5. 末端执行器 6. 柑橘
Figure 13. Indoor simulated gripping test
1. Control box 2. Computer 3. Robot 4. Depth camera 5. End-effector 6. Orange
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图 14 模拟扰动柑橘摆动示意图
注：图b中的a、b、c、d和e分别表示随机上下摆动、左斜45°摆动、前后摆动、右斜45°摆动和左右摆动。
Figure 14. Schematic of simulated disturbance for citrus oscillations
Note: a, b, c, d, and e in Fig. b indicate random up-and-down oscillations, left-oblique 45° oscillations, back-and-forth oscillations, right-oblique 45° oscillations, and left-right oscillations, respectively.
表 1 改进的ReID网络结构
Table 1 Improved ReID network structure
名称
Name大小/步长
Size/stride输出大小
Output sizeInput − 3×64×64 Conv 3×3 / 1 64×64×64 MaxPool 3×3 / 2 64×32×32 BasicBlock1 × 2 3×3 / 1 64×32×32 BasicBlock2 × 2 3×3 / − 128×16×16 BasicBlock2 × 2 3×3 / − 256×8×8 BasicBlock2 × 2 3×3 / − 512×4×4 AvgPool 4×4 / 1 512×1×1 Dense 256 
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表 2 不同柑橘跟踪数目对跟踪速度影响
Table 2 The effect of different citrus tracking numbers on tracking speed
数目
Number1 2 3 4 5 7 10 不限制
Unlimited帧率
FPS/(帧·s−1)37.4 35.1 31.4 29.1 18.4 16.4 15.4 11.2
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表 3 不同注意力机制性能对比结果
Table 3 Performance comparison results of different attention mechanisms
模型
Model准确率
Precision
/%召回率
Recall
/%平均检测精度均值
Mean average precision
mAP/%帧率
Frame per second
FPS/(帧·s−1)YOLOv5s 92.6 87.1 92.2 69.4 +CA 93.7 85.1 91.7 68.1 +SENet 92.9 88.6 92.5 66.9 +SimAM 93.4 84.9 92.3 68.3 +CBAM 95.0 88.9 93.4 68.7
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表 4 不同损失函数性能对比
Table 4 Performance comparison of different loss functions
模型
Model准确率
Precision/%召回率
Recall/%平均检测精度均值
Mean average precision
mAP/%帧率
Frame per second
FPS(帧·s−1)CIoU 92.6 87.1 92.2 69.4 DIoU 94.1 85.3 91.8 68.9 EIoU 95.1 84.7 91.6 70.4 GIoU 95.6 84.6 91.6 69.9 SIoU 93.3 87.0 92.3 71.3
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表 5 改进的YOLOv5s消融试验性能对比
Table 5 Comparison of the performance of the improved YOLOv5s ablation experiments
序号
IndexYOLOv5s SIOU CBAMC3 准确率
Precision/%召回率
Recall/%平均检测精度均值
Mean average precision
mAP /%帧率
Frame per second
FPS/(帧·s−1)模型大小
Model size
/MB1 √ 92.6 87.1 92.2 69.4 14.2 2 √ √ 93.3 87.0 92.3 71.3 14.1 3 √ √ 95.0 88.9 93.4 68.7 14.3 4 √ √ √ 96.5 88.7 93.3 69.3 14.2
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表 6 YOLOv5s及其改进模型漏检与误检统计
Table 6 Missed and false detection statistics for YOLOv5s and its improved models
检测
Detection漏检
与误检
Missed and
false detectionsYOLOv5s YOLOv5s+
SIOUYOLOv5s+
CBAMC3改进YOLOv5s
Improved
YOLOv5s1 漏检 6 1 1 0 误检 3 3 1 1 2 漏检 11 4 1 1 误检 4 3 4 2 3 漏检 0 0 0 0 误检 2 1 1 1
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表 7 DeepSORT中采用不同的ReID网络性能评估试验
Table 7 Performance evaluation experiments using different ReID networks in DeepSORT
模型
Model视频
Video跟踪
准确度
MOTA/%跟踪精度
MOTP/%ID切换次数
IDSW
/次FPS/(帧·s−1) 原始 ReID网络
Original
ReID network1 60.4 81.4 67 34.3 2 57.0 74.7 89 33.5 3 60.7 79.3 78 33.7 均值
Means/ 59.4 78.5 78 33.8 改进ReID网络
Improved ReID network1 70.3 88.4 39 32.1 2 66.4 78.6 58 30.1 3 69.1 84.9 42 30.9 均值
Means/ 68.6 83.9 46 31.0
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表 8 主流跟踪算法性能对比试验
Table 8 Performance comparison test of different tracking algorithms
模型
Model跟踪
准确度
MOTA/%跟踪
精度
MOTP/%ID切换次数
IDSW/次帧率
FPS
/(帧·s−1)YOLOv5s+SORT 40.2 48.0 127 46.3 YOLOv7s+DeepSORT 56.2 68.1 79 38.1 YOLOv8s+Bot-SORT 67.1 78.2 72 32.1 Byte-Tracker 62.3 77.1 65 34.6 本文 70.4 82.1 62 31.3
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表 9 算法改进前后对比试验
Table 9 Comparison test before and after algorithm improvement
序号
IndexYOLOv5s 改进YOLOv5s
Improved YOLOv5sDeepSORT 改进DeepSORT
Improved DeepSORTMOTA/% MOTP/% IDSW/% FPS/
(帧·s−1)1 √ √ 53.1 67.2 81 34.2 2 √ √ 65.2 66.8 74 32.3 3 √ √ 66.7 72.0 78 34.7 4 √ √ 70.4 82.1 62 31.3
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表 10 不同时刻定位准确度评估
Table 10 Assessment of positioning precision in different time periods
序号
Index时间
Time/s准确度
Precision/%
视频 1
Video 11 0 2 42.1 3 78.4 5 80.3 7 81.2 10 96.6 视频 2
Video 21 12.1 2 54.2 3 80.4 5 83.2 7 84.3 10 96.2 视频 3
Video 31 43.2 2 67.9 3 86.7 5 87.4 7 88.4 10 97.9 视频 4
Video 41 0 2 33.7 3 76.2 5 77.8 7 84.6 10 90.1 视频 5
Video 51 51.2 2 67.2 3 87.9 5 89.8 7 93.1 10 93.9
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表 11 5个视频在不同时刻定位的平均准确度评估
Table 11 Mean precision assessment of positioning of 5 Video at different times
时间Time/s 1 2 3 5 7 10 平均准确度
Means precision/%21.3 53.0 81.9 83.7 86.1 94.9
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表 12 使用定位算法与未使用定位算法对扰动柑橘抓取效率影响对比试验
Table 12 Comparison test of picking without predicted positioning and with predicted positioning time 3 s
(s) 试验编号
Test No.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 均值
Means未预测定位
Unpredicted positioning16.2 19.8 21.2 17.3 18.6 17.4 16.2 18.4 21.2 17.6 18.4 3 s预测定位
3 s predicted positioning12.4 11.9 13.4 12.7 12.3 13.0 12.5 12.1 13.8 14.1 12.8
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[1] 毛海欧,祁春节. 新冠肺炎疫情对中国柑橘贸易的影响研究[J]. 中国果树,2023(8):131-135. MAO Haiou, QI Chunjie. A study on the impact of the new nrown pneumonia epidemic on China's citrus trade[J]. China Fruits, 2023(8): 131-135. (in Chinese with English abstract)
[2] 鲍秀兰,马志涛,马萧杰,等. 丘陵果园自然环境下柑橘采摘机器人设计与试验[J/OL]. 农业机械学报:1-13. [2024-03-24]. http://dx. doi.org/10.6041/j.issn.1000-1298.2024.04.012 BAO Xiulan, MA Zhitao, MA Xiaojie. et al. Design and Experiment of Citrus Picking Robot in Hilly Orchard Natural Environment[J/OL]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery: 1-13[2024-03-24]. http://dx. doi.org/10.6041/j.issn.1000-1298.2024.04.012 (in Chinese with English abstract)
[3] 赵春江,范贝贝,李瑾,等. 农业机器人技术进展、挑战与趋势[J]. 智慧农业(中英文),2023,5(4):1-15. ZHAO Chunjiang, FAN Beibei, LI Jin, et al. Agricultural robots: Technology progress, challenges and trends[J]. Smart Agriculture, 2023, 5(4): 1-15. (in Chinese with English abstract)
[4] SHARMA V, TRIPATHI A K, MITTAL H. Technological revolutions in smart farming: Current trends, challenges & future directions[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2022, 201: 107217.
[5] 熊俊涛,邹湘军,彭红星,等. 扰动柑橘采摘的实时识别与采摘点确定技术[J]. 农业机械学报,2014,45(8):38-43. XIONG Juntao, ZHOU Xiangjun, PENG Hongxing, et al. Real-time identification and picking point localization of disturbance ditrus picking[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(8): 38-43. (in Chinese with English abstract)
[6] XIONG J T, HE Z L, et al. Visual positioning technology of picking robots for dynamic litchi clusters with disturbance[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2018, 151: 226-237.
[7] LIU T H, KANG H W, et al, ORB-Livox: A real-time dynamic system for fruit detection and localization[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2023, 209, 107834.
[8] 叶敏,邹湘军,罗陆锋,等. 荔枝采摘机器人双目视觉的动态定位误差分析[J]. 农业工程学报,2016,32(5):50-56. YE Min, ZHOU Xiangjun, LOU Lufeng, et al. Error analysis of dynamic localization tests based on binocular stereo vision on litchi harvesting manipulator[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(5): 50-56. (in Chinese with English abstract)
[9] MEHTA S S, MACKUNIS W, BURKS T F. Robust visual servo control in the presence of fruit motion for robotic citrus harvesting[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2016, 123: 362-375.
[10] MOZAFFARI S, Al-JARRAH O Y, DIANATI M, et al. Deep learning-based vehicle behavior prediction for autonomous driving applications: A review[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2020, 23(1): 33-47.
[11] 邓亚平,李迎江. YOLO算法及其在自动驾驶场景中目标检测研究综述[J/OL]. 计算机应用,1-12. [2024-03-21].https://link.cnki.net/urlid/51.1307.TP.20230904.1321.006. DENG Yaping, LI Yingjiang. Review of YOLO algorithm and its application to object detection in autonomous driving scenesp[J/OL]. Journal of ComputerApplications , 1-12[2024-03-21]. https://link.cnki.net/urlid/51.1307.TP.20230904.1321.006.(in Chinese with English abstract)
[12] ZHAO Z Q, ZHENG P, XU S, et al. Object detection with deep learning: A review[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, 30(11): 3212-3232.
[13] TANG Y, CHEN M, WANG C, et al. Recognition and localization methods for vision-based fruit picking robots: A review[J]. Frontiers in Plant Science, 2020, 11: 520170.
[14] 李兴旭,陈雯柏,王一群,等. 基于级联视觉检测的樱桃番茄自动采收系统设计与试验[J]. 农业工程学报,2023,39(1):136-145. LI Xingxu, CHEN Wenbai, WANG Yiqun, et al. Design and experiment of an automatic cherry tomato harvesting system based on cascade vision detection[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(1): 136-145. (in Chinese with English abstract)
[15] REDMON J , DIVVALA S , GIRSHICK R, et al. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection[C]//Computer Vision & Pattern Recognition. IEEE, 2016.
[16] GIRSHICK R, Fast R-CNN. In Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV '15)[C]//Computer Society, IEEE, 2015: 1440–1448.
[17] LIU W, ANGUELOV D, ERHAN D, et al. Ssd: Single shot multibox detector[C]//Computer Vision–ECCV 2016: 14th European Conference, Amsterdam, The Netherlands, 2016: 21-37.
[18] ZHANG Y, ZHANG M, LV X L. A review of research on small target detection based on deep learning[J]. Computer Engineering and Applications, 2022, 1684(1): 1-18.
[19] WOJKE N, BEWLEY A, PAULUS D. Simple online and realtime tracking with a deep association metric[C]//2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2017: 3645-3649.
[20] LI B, YAN J, WU W, et al. High performance visual tracking with siamese region proposal network[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 8971-8980.
[21] ZHANG Y, SUN P, JIANG Y, et al. Bytetrack: Multi-object tracking by associating every detection box[C]//European Conference on Computer Vision, Switzerland, 2022: 1-21.
[22] DU Y, ZHAO Z, SONG Y, et al. Strongsort: Make deepsort great again[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2023,25: 8725-8737
[23] WOO S, PARK J, LEE J Y, et al. Cbam: Convolutional block attention module[C]//Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). Munich, Germany, 2018: 3-19.
[24] GEVORGYAN Z. SIoU loss: More powerful learning for bounding box regression[EB/OL]. arXiv preprint arXiv: 2205.12740, 2022.[2024-05-21]https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.12740
[25] ZHENG Z, WANG P, LIU W, et al. Distance-IoU loss: Faster and better learning for bounding box regression[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2020, 34(7): 12993-13000.
[26] WELCH G F. Kalman Filter[M]. Computer Vision. Springer, Cham. (2020-12-15). https://doi.org/10.1007/978-3-030-03243-2_716-1
[27] KUHN H W. The Hungarian method for the assignment problem[J]. Naval research logistics quarterly, 1955, 2(1‐2): 83-97.
[28] JIANG P, ERGU D, LIU F, et al. A review of yolo algorithm developments[J]. Procedia Computer Science, 2022, 199: 1066-1073.
[29] 范天浩,顾寄南,王文波,等. 基于改进YOLOv5s的轻量化金银花识别方法[J]. 农业工程学报,2023,39(11):192-200. FAN Tianhao, GU Jinan, WANG Wenbo, et al. Lightweight honeysuckle recognition method based on improved YOLOv5s[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(11): 192-200. (in Chinese with English abstract)
[30] 范万鹏,刘孟楠,马婕,等. 利用改进的YOLOv5s检测莲蓬成熟期[J]. 农业工程学报,2023,39(18):183-191. FAN Wanpeng, LIU Mengnan, MA Jie, et al. Detecting lotus seedpod maturation using improved YOLOv5s[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE). 2023, 39(18): 183-191. (in Chinese with English abstract)
[31] 彭炫,周建平,许燕,等. 改进YOLOv5识别复杂环境下棉花顶芽[J]. 农业工程学报,2023,39(16):191-197. PENG Xuan, ZHOU Jianping, XU Yan, et al. Cotton top bud recognition method based on YOLOv5-CPP in complex environment[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(16): 191-197. (in Chinese with English abstract)
[32] 帖军,赵捷,郑禄,等. 改进YOLOv5模型在自然环境下柑橘识别的应用[J/OL]. 中国农业科技导报:1-10. [2024-05-14].https://www.nkdb.net/CN/10.13304/j.nykjdb.2022.0994. TIE Jun, ZHAO Jie, ZHENG Lu, et al. Application of Improved YOLOv5 Model in Citrus Recognition in Natural Environment[J/OL]. Journal of Agricultural Science and Technology. 2024: 1-10. https://www.nkdb.net/CN/10.13304/j.nykjdb.2022.0994.
[33] 孙月平,孙杰,袁必康,等. 基于改进YOLOv5s的轻量化蟹塘障碍物检测与定位方法[J]. 农业工程学报,2023,39(23):152-163. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.202308043 SUN Yueping, SUN Jie, YUAN Bikang, et al. Lightweight crab pond obstacle detection and location method based on improved YOLOv5s[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(23): 152-163. (in Chinese with English abstract) doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.202308043
[34] RAHAT S M S, Al PITOM M H, MAHZABUN M, et al. Lemon Fruit Detection and Instance Segmentation in an Orchard Environment Using Mask R-CNN and YOLOv5[M]//New York. Computer Vision and Image Analysis for Industry 4.0,Broken Sound Parkway NW, Suite 300, Boca Raton, FL 33487-2742: CRC Press, 2023: 28-40.
[35] ZQPei, The modified wide residual network implementation[Z].[2023-10-03] https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch.
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期刊类型引用(1)
1. 任娟蕊，傅婧，赵习爱. 亚麻籽分离蛋白结构表征及其性能分析. 农业工程学报. 2024(05): 326-336 . 
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