基于改进YOLOv5的柑橘采摘机器人识别定位方法

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)05-0057-05

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基于改进YOLOv5的柑橘采摘机器人识别定位方法

更新时间：2025-09-11

- 基于改进YOLOv5的柑橘采摘机器人识别定位方法
- Issue 5, Pages: 57-61(2025)
- 作者机构：
  
  1. 广西大学机械工程学院
  2. 梧州学院机械与资源工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)05-0057-05
  CLC： S225.93;TP242;TP391.41
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (5): 57-61.
DOI：

[J]. 2025, (5): 57-61. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)05-0057-05.

摘要

为实现柑橘果实的准确识别与定位，提出一种结合YOLOv5模型与Realsense深度相机的识别定位方法。针对户外场景下的适用性问题，对YOLOv5模型进行改进，引入RepGhost结构以提高算法推理速度；在颈部网络中以双向特征金字塔网络(BiFPN)替换原始特征融合网络，充分融合高层和底层特征；改进GSConv卷积模块，保证算法提取能力的前提下，减小算法参数。以识别算法获取的目标像素坐标为基础，通过深度对齐原理与空间定位原理，获取柑橘中心点的距离与三维空间坐标，进而定位柑橘目标的空间位置。实验结果表明：改进算法识别精度达到97.5%

推理速度达到9.8 ms/帧，可满足实时柑橘目标识别定位需求，可为柑橘果园自动采摘提供技术支持。

Abstract

关键词

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references

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