领域：学术论文 · 自然科学

荔枝花期具有花穗大、花量多等特点，合理调控花朵雌雄比例是荔枝果园保质增产的关键作业环节。为实现荔枝花雌雄快速检测，减少人工统计误差并满足药肥精准调控需求，该文提出一种适合于部署到低功耗嵌入式平台的荔枝花雌雄智能检测方法。该方法采用Multi-Teacher Pre-Activation Features Distillation (MPFD)架构，选用结构相对复杂的YOLOv4、YOLOv5-l作为教师模型，并选用结构相对简单的YOLOv4-Tiny作为学生模型，通过动态学习不同教师模型的中间特征知识，使得学生模型在满足低功耗和实时性等嵌入式平台应用需求的基础上进一步提升其检测性能。该文的主要工作包括：优化激活函数前的蒸馏位置以降低特征蒸馏损失，使用LogCosh-Squared函数作为蒸馏距离损失函数以提高蒸馏性能，采用Margin-Activation的方法使教师模型的更多有效特征传递给学生模型，同时提出采用Conv-GN结构对学生模型进行特征转换以防止有效信息丢失。将蒸馏后的学生模型量化并移植部署到FPGA嵌入式平台，设计实现了荔枝花雌雄快速智能检测系统。实验结果表明，与未经蒸馏的学生模型相比，经过MPFD特征蒸馏后得到的学生模型mAP值提升了4.42%，达到94.21%；移植部署到FPGA嵌入式平台的检测模型大小为5.91 MB，功耗仅为10 W，较服务器平台的检测模型分别降低了73.85%和94.54%，能够更好满足荔枝花雌雄快速检测与精准统计的应用需求。
荔枝是亚热带地区广泛栽培的特产果树，因其营养丰富、口感好而具有高商业价值[1-2]。荔枝花期较短，具有花穗大、花量多等特征，并且在同一花序中，雌雄花朵异熟异开，雌花比例相对较低。因此，荔枝果园管理要监测花期信息并调控花穗花量，通过药、水、肥合理施用来提高雌花比例，为授粉受精创造有利条件，以提升荔枝坐果率[3-4]。其中，如何快速、精准采集花期信息是荔枝果园科学管理需要解决的必要技术问题。
近年来，针对荔枝果园花期信息采集与花朵检测等问题，国内外研究人员相继提出了多种基于机器视觉技术的解决方法。针对复杂自然环境下稠密聚集的荔枝花检测需求，熊俊涛等[5]提出了一种检测荔枝花、叶像素的深度语义分割网络，实现了自然环境下的荔枝花、叶等目标分割。Lin等[6]利用无人机（UAV）图像与计算机视觉技术，结合YOLOv4模型和方程拟合的方式，构建了单棵荔枝树上花簇和花丛数量的估测模型，实现了自然环境下荔枝花簇和花丛的数量自动统计。为了更好的统计荔枝花期开花强度以实现产量估计，Lin等[7]将荔枝花数及其密度图进行组合，通过使用雄性荔枝花的图像作为多列卷积神经网络的输入，生成荔枝花的密度图和数量，实现了一种优于目标检测的荔枝雄花计数方法。Ye等[8]提出了一种聚集损失和分割损失相结合的聚合损失函数，提高了检测密集花朵的鲁棒性，实现了密集环境下的荔枝花朵识别。针对其他果园花期信息采集需求，Ambrozio等[9]和Sun等[10]为了检测自然环境下落叶果树的花朵，分别应用语义分割方法，提出了端到端的残留卷积神经网络和微调后）的DeepLab-ResNet网络，实现了面向苹果、梨和桃等多场景花朵的自动检测。Wu等[11]结合通道剪枝方法提出改进YOLOv4模型，并将其应用于自然环境下不同果树品种和光照方向的苹果花检测。Dorj等[12]和Lyu等[13]分别应用颜色检测算法和级联融合的目标检测方法，设计了能够在自然环境下自动检测柑橘花的嵌入式系统。
当前的相关研究验证了自然环境下应用机器视觉技术采集荔枝花朵、果实及病虫害等信息的可行性[14-16]。然而, 荔枝花期信息统计工作存在一定困难。一方面，荔枝花量多，单支花穗的花朵数量可达数千朵，花朵目标小且相互遮挡[17-18]；另一方面，受品种、树龄、气候等条件影响，不同荔枝果园的花穗花量存在显著差异，并且荔枝花期具有多批次开花的特点 [19-20]。因此，仅对荔枝花期内单一时刻的花穗花量进行检测缺少统计学意义。一般地，园艺专家会选取若干典型花穗，并使用高密度尼龙网进行套袋，待花朵全部自然脱落后，再对荔枝干花进行人工统计。另外, 为提升统计效率，收集到的荔枝花通常先人工区分为雌、雄集合，再采用称重的方式估算花量和雌雄比例，但这不可避免将导致统计数据误差。因此，研究如何实现荔枝花快速检测与精准统计更加符合荔枝果园花期信息采集的实际应用需求。

翻译考点：
考点1：“花穗” 推荐译为 panicle（植物学术语，荔枝花为圆锥花序），避免使用不准确的 “flower spike”。
考点2：“移植部署” 必须译为 port and deploy（在技术语境中同时指代码/模型移植并部署运行）。
考点3：“人工统计误差” 必须译为 manual counting error(s)，在涉及手工计数场景时优先用 counting，避免笼统用 statistical。
考点4：“模型量化” 推荐译为 model quantization（名词）或 quantize the model（动词），根据句式选择。
考点5：“病虫害” 必须译为 diseases and pests，避免遗漏“diseases”或误译为“insects”。
考点6：“合理调控” 必须译为 proper regulation 或 effective regulation，避免直译为 “reasonable regulation”。
考点7：“合理施用” 必须译为 proper application 或 appropriate application，避免直译为 “reasonable application”。