蔡舒平，孙仲鸣，刘 慧，吴翃轩，庄珍珍

（江苏大学电气信息工程学院，镇江 212013）

0 引言

随着中国果园种植面积的不断扩大，果园农药喷洒和修剪采摘作业量日趋繁重，仅仅依靠人力和简单的工具已经无法满足需求。近几年大力推动的“智慧化农业”中将机器人技术应用于农业生产，这为农业的现代化升级提供了新的途径[1]。然而农业机器人在提高作业效率，减轻劳动强度的同时[2]，也存在着不小的安全隐患。当机器人在果园内作业时，可能会撞到各种障碍物从而引发事故。所以农业机器人还必须具有一定的障碍物检测和识别的能力。

实际中的果园场景环境复杂，存在着各种障碍物，障碍物的存在会对机器人的作业造成影响。在观察多个果园的环境后，发现无人驾驶的农业机器人会对果园内的果农、机器操作人员以及其他行人的安全造成威胁，也会碰撞到电线杆和灯柱导致电气事故的发生，而树木本身不仅是农业机器人的作业对象，同时也是行驶途中的障碍物。因此本研究中选取了行人、果树、电线杆这3种典型的障碍物作为检测识别的对象。目前，国内外对于农业机器人避障检测的研究中，主要采用激光传感器检测、雷达传感器检测、机器视觉传感器检测等[3]。在室外的场景下，机器视觉传感器具有独特的优势，它比激光雷达传感器更廉价，并且具有采样周期短、实时性强、抗干扰性强、易于部署等优点[4]。

果园障碍物检测在机器视觉领域属于目标检测这一类任务，在传统目标检测中需要人工设计算子来提取出图像中目标物体的颜色、纹理和边缘等特征[5]然后进行定位和分类。……