非结构化环境下番茄采摘机器人目标识别与检测

摘要： 针对采摘机器人收获技术中的识别技术受限于非结构化环境中复杂背景干扰的问题，采用改进模型后处理的研究路线，提出一种改进YOLOv5算法。首先将果实目标的中心点距离、预测框宽高实际差值与面积交并比三者共同考虑为损失项，提升预测框实际尺寸精度，再利用中心点距离作为惩罚项加权面积交并比得分，提升密集目标的识别能力，最后通过设置辅助训练头，提供更多的梯度信息以防止过拟合现象。通过多种损失... （共9页）