基于U-Net网络的果园垄间导航线检测方法综述

doi:10.19754/j.nyyjs.20260830009

摘要/Abstract

摘要： 随着我国果园规模化、标准化、密植矮化发展,植保、采摘等环节对智能农机自动化水平的需求日益迫切,自主导航成为果园农机智能化升级的关键技术。果园垄间属于非结构化环境,光照多变、枝叶遮挡等强干扰因素限制了传统导航方式的应用,机器视觉具有成本低、环境适配性强等优势,是果园垄间导航的主流技术路线。文中梳理了近几年基于U-Net网络的果园垄间导航线检测研究进展与相关方法,介绍了语义分割模型的核心评价指标及数据集制作方法,重点阐述基于U-Net的语义分割方法及其改进策略,详细总结垄间道路边缘确定与导航线拟合的关键技术及适用场景,分析了当前研究存在的不足并展望未来发展方向,为果园智能农机视觉导航技术的进一步优化提供参考。

中图分类号:

. 基于U-Net网络的果园垄间导航线检测方法综述[J]. 农业与技术, 2026, 46(8): 51-55.

参考文献

[1]王鹏飞.果园无人农机双目视觉导航关键技术研究[D].南京:东南大学,2023. [2]梅松,夏先飞,何静,等.果园高效机械化生产装备现状与发展重点[J].中国农学通报,2025,41(26):117-129. [3]崔宏伟,路晓轩,杨亚青,等.智慧化果园关键生产技术研究现状与进展[J].果树学报,2025,42(07):1582-1609. [4]TangY,ChenM,WangC,etal.RecognitionandLocalizationMethodsforVision-BasedFruitPickingRobots:AReview[J].FrontiersinPlantScience,2020,11:510. [5]窦汉杰,陈震宇,翟长远,等.果园智能化作业装备自主导航技术研究进展[J].农业机械学报,2024,55(04):1-18. [6]ZhangS,LiuY,XiongK,etal.Areviewofvision-basedcroprowdetectionmethods:Focusingonfieldgroundautonomousnavigation[J].ComputersandElectronicsinAgriculture,2024,222:109086. [7]HuangY,LiH,WangL,etal.Areal-timeorchardnavigationpathextractionmethodusingsemanticsegmentationandpixelscanning[J].SmartAgriculturalTechnology,2025:101657. [8]吴伟斌,唐婷,刘强,等.基于语义分割的山地果茶园道路识别技术研究[J].华中农业大学学报,2022,41(01):246-254. [9]朱逸航,张延宁,张小敏,等.基于语义分割的棉花垄间实时道路识别[J].浙江农业科学,2021,62(09):1721-1725. [10]ZhangL,LiM,ZhuX,etal.Navigationpathrecognitionbetweenrowsoffruittreesbasedonsemanticsegmentation[J].ComputersandElectronicsinAgriculture,2024,216:108511. [11]陈子文,杨宇帆,张海腾,等.青花椒田间场景分割与导航线提取方法[J].农业工程学报,2024,40(23):217-226. [12]RonnebergerO,FischerP,BroxT.U-net:Convolutionalnetworksforbiomedicalimagesegmentation[C].InternationalConferenceonMedicalimagecomputingandcomputer-assistedintervention.Cham:Springerinternationalpublishing,2015:234-241. [13]韩振浩,李佳,苑严伟,等.基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法[J].农业机械学报,2021,52(01):30-39. [14]LiG,LeF,SiS,etal.Imagesegmentation-basedoilseedrapeweeddetectionforin-fieldnavigationofagri-robot[J].Agronomy,2024,14(9):1886. [15]XuN,NingX,LiA,etal.ResearchonOrchardNavigationLineRecognitionMethodBasedonU-Net[J].Sensors,2025,25(22):6828. [16]蒲应俊,任安华,方智恒,等.基于航拍图像与改进U-net语义分割的复杂果园路径规划[J].农业工程学报,2025,41(13):243-253. [17]饶秀勤,朱逸航,张延宁,等.基于语义分割的作物垄间导航路径识别[J].农业工程学报,2021,37(20):179-186. [18]胡功明,杨春成,徐立,等.改进U-Net的遥感图像语义分割方法[J].测绘学报,2023,52(06):980-989. [19]赵岩,张人天,董春旺,等.采用改进Unet网络的茶园导航路径识别方法[J].农业工程学报,2022,38(19):162-171. [20]侯文慧,周传起,程炎,等.基于轻量化U-Net网络的果园垄间路径识别方法[J].农业机械学报,2024,55(02):16-27. [21]徐善永,邢雪景,程军辉,等.基于MobileNetV4-DSFPN的芍药田间机器人视觉导航[J].农机化研究,2026,48(08):169-178. [22]马锃宏,岳佳文,殷程,等.基于不同拍摄角度多幅图像的果园视觉导航[J].智能化农业装备学报(中英文),2024,5(04):51-65. [23]陈继清,王志奎,强虎,等.基于机器视觉边缘检测的园林喷药机器人导航线提取[J].中国农机化学报,2021,42(3):40-47. [24]彭书博,陈兵旗,李景彬,等.基于改进YOLOv7的果园行间导航线检测[J].农业工程学报,2023,39(16):131-139. [25]LvR,HuJ,ZhangT,etal.Crop-Free-RidgeNavigationLineRecognitionBasedontheLightweightStructureImprovementofYOLOv8[J].Agriculture,2025,15(9):942. [26]刘伟洪,何雄奎,刘亚佳,等.果园行间3DLiDAR导航方法[J].农业工程学报,2021,37(09):165-173. [27]ShalalT,LowN,McCarthyC.Medialaxis-basedmachine-visionsystemfororchardrobotnavigation[J].ComputersandElectronicsinAgriculture,2021,189:106435. [28]许贞辉,李晓娟.果园树干检测与导航线拟合算法研究[J].中国农机化学报,2024,45(08):217-222. [29]LiX,WuY,ZhaoJ.VirtualReality-IntegratedSolutionsforExtractingCentralCropRowSkeletonLines[J].CADJournal,2024,21(S17):37-48. [30]樊湘鹏,许燕,周建平.棉田施药机器人视觉导航方法与田间试验[J].农业工程学报,2025,41(06):52-61. [31]苏童,王琳,班超,等.基于语义分割的中后期玉米行间路径导航线检测[J].农业机械学报,2024,55(10):275-285. [32]王明志,吕强,蒋杰,等.基于RANSAC与改进A?算法的果园移动机器人路径规划[J].西南大学学报(自然科学版),2026,48(01):152-161. [33]李隆钦,陆静平,张永旭,等.基于单目视觉里程计的甘蔗收割导航线提取研究[J].中国农机化学报,2026,47(02):45-51. [34]李霞,苏筠皓,岳振超,等.基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法[J].农业工程学报,2022,38(05):167-174. [35]董静,刘长斌,王成,等.面向大田作物碎散分布场景的田垄导航线检测[J].农业工程学报,2024,40(12):145-153. [36]欧阳鹏,邝先验,叶景贞.基于改进天牛群算法和三次样条插值的路径规划[J].电子测量与仪器学报,2025,39(07):259-268. [37]黄智鹏,赵祚喜,张智刚,等.基于B样条优化的改进纯追踪农机导航曲线跟踪方法[J].农业机械学报,2024,55(09):162-171.