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作者：陈金荣;许燕;周建平;王小荣;
单位：新疆大学机械工程学院;新疆维吾尔自治区农牧机器人及智能装备工程研究中心;新疆大学工程训练中心;
摘要：为实现农业非结构环境下采摘机器人对红花的准确识别，提出了一种基于改进YOLOv5的红花目标检测算法。将CBAM注意力机制嵌入到YOLOv5网络，提高了小尺寸目标物在高层次特征中的表现力；建立一种Alpha-IoU目标位置损失函数对原损失函数GIOU存在的梯度消失问题进行改进，提高了被遮挡红花的预测率，并通过在目标检测网络中增加分割检测模块，提高宽和高小于最低像素的小目标物检测精度，利用图像扩增数据集对改进后的YOLOv5算法进行训练，再分别与改进前后YOLOv5网络和Faster R-CNN网络在不同红花品种、不同自然光照情况、不同天气条件和不同遮挡情况下进行对比。试验结果表明：改进后的YOLOv5算法P值、R值分别为90.45%和0.90,对非结构环境下盛开期的未采摘红花mAP值达到94.48%,在不同影响因素下都可以准确识别出红花且置信度较高，可为红花采摘机器人自动化作业中的红花识别提供技术支持。
关键词：红花;;目标检测;;改进YOLOv5;;数据增强;;非结构环境
基金资助：新疆维吾尔自治区创新团队项目(2022D14002);; 新疆农机研发制造推广应用一体化项目(YTHSD2022-05)
