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作者：王泷;纪元霞;吴红刚;杨润玲;鲁绍坤;
单位：云南农业大学;云南财经大学;云南赤水源酒业有限责任公司;
摘要：[目的]提高白酒的质量和产量，实现摘酒酒度的高效精准检测，建立改进YOLOv5s的白酒摘酒酒度模型。[方法]结合YOLOv5s模型的自动提取特征，利用ShuffleNetV2轻量化模块替换原始模型中的特征提取模块，减少模型层级结构，使模型更加轻量化；在特征提取部分添加CBAM双通道注意力机制，提取不同维度的特征信息；使用SIOU损失函数替换原始模型的损失函数；构建一个基于YOLOv5s改进模型的白酒酒度检测方法。[结果]改进后的模型准确率为91.9%，模型大小为6.7 MB，召回率和平均精度均值分别为89.3%和96.3%，较原始YOLOv5s模型分别提升了10.3%和12.3%；与当前主流的YOLOv3、YOLOv5m和YOLOv8等模型相比，平均精度均值分别提升了44.3%,9.3%,13.1%。[结论]试验提出的YOLOv5s改良模型对白酒摘酒酒度检测具有较高的准确率。
关键词：摘酒;;YOLOv5s;;酒度;;CBAM注意力机制;;SIOU损失函数;;ShuffleNetV2轻量化模型
基金资助：云南“科技人才与平台计划”院士专家工作站（编号：202305AF150210）
