一种基于深度学习的番茄成熟度检测系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的番茄成熟度检测系统及方法，本发明涉及果蔬检测模型技术领域。包括：基于番茄种植园的自然场景，从机器人视角采集数据，制作番茄成熟度检测数据集；在YOLO v5s模型基础上，提出了融合CA注意力机制、BiFPN颈部特征融合网络和Decoup led Head头部解耦网络的改进模型YOLOv5s BCD模型，作为本文番茄成熟度检测模型；介绍了模型训练和效果比对的实验研究，通过模型对比试验，进行模型的评价和优化的情况，基于果实着红面比例，结合果实外观特征判断番茄成熟度等级，采集所需成熟度等级的番茄，适配了边缘侧部署的轻量化和准确性，可以作为番茄采收机器人的视觉系统，实现自动化采摘提供技术支持。