一种基于深度学习的苹果采摘机器人果实目标检测方法
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1.一种基于深度学习的苹果采摘机器人果实目标检测方法，包括如下步骤：
步骤1.样本数据采集：在苹果收获季节前往苹果种植园，使用移动式智能机器人搭载的相机，选取尽可能多的角度，分别拍摄顺光、逆光条件下的果树果实图片；将图片中的苹果果实部分裁剪为统一大小的正样本，不含苹果果实的部分裁剪为统一大小的负样本，正样本数与负样本数均至少为5000；
步骤2.提取融合特征：使用matlab中image函数提取RGB或LUV色彩分量，通过梯度方向直方图提取检测目标的边缘梯度信息，提取方式如下：
将图像I划分成若干个块状结构BLOCK，然后对每一个划分的BLOCK按照“田字格”规则均分成四个子块CELL，并统计每个CELL所属区域内像素点的梯度在不同方向上的分布得到了CELL的特征，最后将分别属于四个CELL的特征组合在一起形成了BLOCK的特征向量；设(x,y)为任意一个CELL中的像素点坐标，则其水平方向的梯度为Gx(x,y)，垂直方向的梯度为Gy(x,y)，梯度幅值为G(x,y)，以及梯度的方向为θ(x,y)，分别由公式(1)、(2)、(3)、(4)计算得出：
Gx(x,y)＝I(x+1,y)-I(x-1,y) (1)
Gy(x,y)＝I(x,y+1)-I(x,y-1) (2)
在CELL中的所有像素点都按照上述公式计算完毕之后，该CELL就可以用一个基于方向的直方图来表示；该直方图的横坐标表示的是梯度方向，纵坐标表示的是对应幅值的累加和；
随机选择一种通道，再使用一个大小随机、最小为25像素的矩形区域使用积分图进行像素值求和；每一张图像可以得到约5000个通道特征，这些特征构成一个特征集合，用于训练弱分类器的特征将随机从这些特征集合中选取；
步骤3.分类器训练：使用步骤2中的特征集合训练adaboost分类器，其算法过程如下：
(S1)初始化样本权重，w＝1/N，设置最大误检率fmax，最小检测率dmin；
(S2)计算弱分类器的错误率，选取合适的阈值，使得误差最小；
(S3)根据上述结果，更新样本权重；权重更新如公式(5)所示，其中i为样本编号，wi为样本对应的原权重，ci为上一次分类结果，yi为原始类别标签：
w＝wi*exp(-yi*ci) (5)
(S4)将迭代产生的t个弱分类器线性组合成一个状态分类器，如公式(6)所示，H(x)为组合分类器的输出；
其中hk(x)为弱分类器的输出， α表示h(x)在最终分类器中的重要程
度，error表示错误率；
(S5)对每个正样本计算H(x)，统计其分类结果，计算分类器的检测率；若该检测率低于预先设定的目标检测率，则降低该分类器的阈值，提高检测率；
步骤4.滑动窗口检测：用滑动窗口在整幅图像上以一定的步长滑动，直到遍历完整幅图像，遍历过程中将窗口放入步骤3中训练完成的分类器中进行分类，若判定该窗口为苹果果实，则将该窗口标定出来作为疑是存在果实窗口，否则继续滑动；某个尺度的滑动窗口滑动完毕后，下一个尺度的滑动窗口将继续上一步的步骤，直到所有尺度的分类器滑动完成；
步骤5.卷积神经网络检测：构建卷积神经网络模型，将步骤4确定的疑是存在果实窗口输出至该模型进行果实检测；
其中卷积神经网络模型相关描述如下：
卷积神经网络模型依次由输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、输出层组成；疑是果实存在窗口图像作为输入层，卷积层C层为特征提取层，池化层S层位于卷积层后，是一个二次提取的计算层；第二个S层，即完成了对原始数据的特征提取后，把S层的特征数据进行向量化，然后连接到分类器，经输出层输出类别结果；
卷积层用卷积核(一个特征矩阵)在图像矩阵上游走，在对应位置元素相乘，再把相乘的结果相加，最后相加的结果形成新的图像矩阵，游走完成后即完成了对原始图像的卷积变换，形成此卷积核下的特征提取；
在通过卷积获得了特征之后，对特征矩阵分区域进行平均值池化，降低特征维度；
输出层输出实际类别，与样本的类别标签对比，反向调整权值，直至实际输出与类别标签尽可能接近，调整迭代次数直至误差函数收敛；
卷积神经网络的训练过程包含前向传播与反向传播两个过程；
前向传播将上一层的输出加权求和后，经由激活函数输出结果，该结果又作为下一层的输入，继续加权求和，由激活函数输出，如此反复，直到网络模型最后的输出层；l层为当(l)
前层，当前层的输出结果为a ,W表示权值，b表示偏置，下一层则为l+1层，l层的输出结果a(l)作为l+1层的输入结果，z(l+1)为l层输出结果的加权和，经由激活函数计算得到l+1层输出结果a(l+1)，激活函数f(z)＝1/(1+e-z)为sigmod函数；计算公式如公式(7)、公式(8)所示：
z(l+1)＝W(l)a(l)+b(l) (7)
(l+1) (l+1)
a ＝f(z ) (8)
接下来，通过反向传播调整网络模型的权值W和偏置b；反向传播的核心是使代价函数J(W,b)最小化，从而使得误差更小；具体计算过程如下：
(T1)公式(9)为代价函数计算公式：
其中hW,b(x)为前向传播最终输出的实际结果，y为对应的样本标签，即期望输出；
(T2)对于第nl层(输出层)的每个输出单元i，根据公式(10)计算其残差
(T3)对l层(中间层)的第i个节点的残差δ(l)计算公式为式(11)：
(l) (l) T (l+1) (l)
δ ＝((W )δ )·f'(z ) (11)
(T4)分别计算J(W,b)的偏导数▽W(l)J(W,b；x,y)和▽b(l)J(W,b；x,y)，计算公式为式(12)：
▽W(l)J(W,b；x,y)＝δ(l+1)(a(l))T,
(l+1)
▽b(l)J(W,b；x,y)＝δ (12)
(T5)更新权值参数W(l)和偏置参数b(l)如式(13)：
接着重复以上迭代步骤，不断更新权值与偏置，减小J(W,b)的值，进而得出完整的卷积神经网络；
步骤6.实际检测：使用移动式智能机器人搭载的相机前往果园拍摄苹果果树画面，经由步骤2至步骤5中训练完成的卷积神经网络模型检测后，机器人视觉系统锁定检测到的果实目标，再经由控制系统控制机械手臂，采摘果实。
一种基于深度学习的苹果采摘机器人果实目标检测方法
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具体实施方式
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