基于改进YOLOv5s的草莓成熟度实时检测算法OA北大核心CSTPCD

本研究提出了一种基于YOLOv5s的草莓成熟度实时检测算法YOLOv5s-SCS,该算法针对检测过程中草莓数量多、体积小、果实之间遮挡、重叠、密集等特点,优化了对小目标和密集目标存在误检和漏检等问题,显著提升了检测速度。首先,引入SimOTA匹配算法动态分配成熟草莓正样本,提高成熟草莓的识别能力;其次,将YOLOv5s颈部的部分C3模块替换成C2f模块,实现了模型的轻量化,提升了模型的平均检测精度;最后,在YOLOv5s骨干网络的首个C3模块中添加具有全局感受野的SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制,该机制通过自动学习方式获取每个特征通道的重要程度,并且利用得到的重要程度来提升特征并抑制对当前任务不重要的特征。实验结果表明,改进后的算法平均精度均值、精确率、召回率、模型体积、检测速度分别为98.3%、92.6%、96.6%、13.5 MB和89.3 FPS,相较于原始YOLOv5s平均精度均值提高了1.8个百分点,精确率和召回率分别提升了1.3个和2.1个百分点,模型体积减小了0.3 MB,检测速度提高了82.24%,NMS(非极大值抑制处理)和图像预处理的时间大幅缩减,检测速度达到实时检测要求。该算法与其他算法比较,识别精度及模型体积均优于其他算法,在复杂环境下具有良好的鲁棒性,为开发草莓成熟度实时检测系统提供了解决方案。