棉花打顶作为棉花田间管理中的关键环节,打顶作业质量将对棉花产量造成影响。传统的人工打顶方法存在工作效率低、打顶成本高等问题;机械打顶则因为打顶精度差,效果不佳,影响了棉花产量;化学打顶由于化学药剂滥用、无法精准喷施等因素也未能得到大面积推广。因此,研究解决棉花顶芽识别精度差的问题,可以有效改善棉花机械打顶或化学打顶所面临的困境。随着农业信息化的发展,借助深度学习方法,实现棉花顶芽的精准识别定位变的可行。本文以实现棉花顶芽精准识别为目标,提出了一种基于深度学习的棉花顶芽识别系统,具体的研究工作与主要结论如下:（1）针对自然环境下的棉花顶芽,进行图像采集,利用数据增强方法扩充图像数量,使用Label Img工具进行样本标注,制备了基于VOC格式的自然环境下棉花顶芽数据集;此外,为进一步提升棉花精准打顶水平,定义了棉花不同成熟期顶芽概念,依据该概念,进行图像采集,利用数据增强方法进行数量扩充,使用Label Img工具进行样本标注,制备了基于VOC格式的棉花不同成熟期顶芽数据集。（2）基于自然环境下棉花顶芽数据集,研究对比了YOLOv3、YOLOv4、SSD以及Tiny-YOLOv4算法在棉花顶芽检测方面的性能表现,结果表明:YOLOv4算法检测性能最佳;此外还探究了上述算法对处于遮挡、逆光状态下的棉花顶芽的检测性能。（3）基于棉花不同成熟期顶芽数据集,针对YOLOv4算法存在的分类识别精度差的问题,提出了一种改进YOLOv4算法。通过使用Decoupled Head模块替换Yolo Head模块,引入Anchor Free机制,使用无锚框替代有锚框。结果表明:改进后YOLOv4算法的m AP值为90.15%,相比YOLOv4、SSD、Faster-Rcnn、Tiny-YOLOv4提高了2.93%、5.95%、13.6%、2.17%。（4）根据棉田调查信息以及机器视觉原理,确定了离地高度为1140mm的高地隙无人车为棉花顶芽识别系统平台;设计搭建了摄像机安装架,结合深度学习算法,完成了模型部署;选用并调试了硬件设备,完成了系统环境配置、相机标定等软件内容。（5）开展了棉花顶芽识别系统田间验证试验。探究了不同光照强度对棉花顶芽识别的影响;探究了不同图像分辨率对于棉花顶芽识别系统的影响,检验了系统的可行性。针对棉花打顶中顶芽识别精度差的问题,本文提出了基于深度学习的棉花顶芽识别方法,设计搭建了基于高地隙车的棉花顶芽识别系统,为后续的棉花智能化打顶研究奠定基础。