摘要
本发明公开了一种无人驾驶夹抱车棉包检测方法,采集棉包图像数据,并进行预处理和标注,生成棉包图像数据集;构建棉包识别神经网络模型,将棉包图像数据集作为输入,利用深度骨干网络提取棉包图像特征,利用多尺度特征融合模块对图像特征以及预设的参考框进行特征融合,并利用轻量化Anchor‑Free检测头对融合特征图像进行目标检测;对棉包识别神经网络模型进行训练,优化棉包识别神经网络模型参数,使用mAP、Precision指标对优化后的性能棉包识别神经网络模型进行验证,并针对弱光场景和复杂背景优化棉包识别神经网络模型;将实时采集到的棉包图像数据输入优化后的棉包识别神经网络模型,结合参考框输出目标的分类信息、目标框中心点坐标、偏移量和置信度分数。