一种基于改进型YOLOv5s及双目视觉的苹果树干识别定位方法

本发明涉及一种基于改进型YOLOv5s网络模型以及双目视觉的苹果树干识别定位方法，包括以下步骤：苹果树干数据集的建立；将YOLOv5s网络结构改进并得到改进YOLOv5s后的网络模型；将苹果树干数据集输入改进后YOLOv5s进行训练；对训练后的YOLOv5s网络模型进行评价；将待识别的苹果树干图像输入改进网络；获取识别后的结果：结合双目相机提供的深度信息进行定位。本发明通过将YOLOv5s网络模型中引入CBAM注意力机制同时将CIOU损失函数改为EIOU损失函数来提高目标特征提取能力，有效的实现在密集场景下对目标果树树干进行准确检测识别。本发明利用改进型YOLOv5s对检测小目标特征的能力显著提高，同时结合双目相机深度信息提供的位置坐标便于精准的为导航作业提供参考。