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作者：赵煜;方国艾;华顿;
单位：上海海洋大学工程学院;安徽爱谱华顿电子科技有限公司;
摘要：为解决中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)(又称“河蟹”)分部位加工工艺复杂性及加工装备智能化水平较低问题，以提高河蟹加工装备的智能化，优化河蟹加工方法，提出一种基于改进YOLOv5s-Seg的YOLOv5s-FDSV检测分割模型。该模型通过应用FasterNet主干网络、融合DCNv2卷积、替换DySample上采样和V7DownSample模块，实现了对河蟹各部位的高效检测和精准分割。结果表明：在本文构建的河蟹部位分割数据集上，YOLOv5s-FDSV模型检测mAP@0.5、分割mAP@0.5和FPS分别达96.5%、93.8%和50.8帧/s,与改进前的YOLOv5s-Seg相比，其参数量、计算量和模型大小分别减少24.3%、24.9%和23.4%。研究表明，YOLOv5s-FDSV模型能够确保检测精度的同时兼顾轻量化和检测速度，本研究结果将为河蟹分部位加工提供视觉技术支撑，可为推动河蟹加工产业的智能化和自动化进程提供有益参考。
关键词：中华绒螯蟹;;深加工;;检测和分割;;改进YOLOv5s-Seg;;轻量化
基金资助：上海市水产动物良种创制与绿色养殖协同创新中心项目(2021科技02-12);; 安徽爱谱华顿电子科技有限公司横向课题(2023横,D-8006-24-0324)
