【摘 要】
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为实现日光温室夜间环境下采摘机器人正常工作以及番茄快速识别，提出了一种基于改进YOLOv5的夜间番茄果实的识别方法。采集夜间环境下番茄图像2000幅作为训练样本，通过建立一种基于交并比的CIOU目标位置损失函数，对原损失函数进行改进，根据anchor计算函数生成自适应锚定框，确定最佳锚定框尺寸，构建改进型YOLOv5网络模型。试验结果表明，YOLOv5网络模型对夜间环境下番茄绿色识别精度、红色果实
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院
【基金项目】
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陕西省科技创新引导专项项目（2021QFY08-01）；
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为实现日光温室夜间环境下采摘机器人正常工作以及番茄快速识别，提出了一种基于改进YOLOv5的夜间番茄果实的识别方法。采集夜间环境下番茄图像2000幅作为训练样本，通过建立一种基于交并比的CIOU目标位置损失函数，对原损失函数进行改进，根据anchor计算函数生成自适应锚定框，确定最佳锚定框尺寸，构建改进型YOLOv5网络模型。试验结果表明，YOLOv5网络模型对夜间环境下番茄绿色识别精度、红色果实识别精度、综合平均识别准确率分别为96.2%、97.6%和96.8%，对比传统CNN卷积网络模型及传统YOLOv5模型，提高了被遮挡特征物与暗光下特征物的识别精度，改善模型鲁棒性。改进YOLOv5网络模型通过编译将训练结果写入安卓系统制作快速检测应用软件，验证了模型对夜间环境下番茄果实识别的可靠性与准确性，为番茄实时检测系统的相关研究提供参考。
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