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作者：高宁;王笑荣;孟繁骁;陈发军;刘义哲;王伟;
单位：中国农业大学工学院;北方华创科技集团股份有限公司;
摘要：在复杂棚架环境下，为提高草莓采摘机器人对果实及其采摘点的同步检测精度和速度，提出一种用于高架草莓成熟果实及采摘点的联合检测算法。以YOLOv8n-Pose为基准模型，提出一种YOLOv8-SY模型，通过引入多尺度卷积模块MSGConv，构建MSGBottleneck及MSGC2f模块，优化主干网络，增强特征提取能力；将多层次特征融合模块SDI，与ASF-YOLO的颈部网络结合，强化特征融合，提升检测精度；结合果实图像及其辅助点补偿定位方法，对3种高架草莓的成熟果实及采摘点进行联合检测。结果表明，改进后的模型在目标与关键点检测中的P,R,mAP_(@0.5),AP_(@OKS=0.5)指标分别达95.2%,93.8%,97.4%,95.5%，较原模型分别提升2.5,2.9,2.6,1.7个百分点；在300张涵盖各类遮挡的复杂实际场景图像测试中，X,Y轴方向和欧氏距离误差均值分别为-0.65,-0.11,5.58像素，10像素以内定位成功率达86.44%。研究为高架草莓采摘自动化作业机械的研发与应用提供技术支撑。
关键词：草莓采摘;;关键点检测;;辅助点补偿定位;;YOLOv8-SY
基金资助：国家自然科学基金面上项目(32272410)
