摘要：為實(shí)現(xiàn)大田棚架栽培環(huán)境下百香果的機(jī)器自動(dòng)化采摘,使用YOLOv3深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了復(fù)雜背景下的百香果果實(shí)定位模型。該方法使用單個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遍歷整個(gè)圖像,回歸目標(biāo)的類(lèi)別和位置,實(shí)現(xiàn)了直接端到端的目標(biāo)檢測(cè)。訓(xùn)練集使用了400張人工標(biāo)注的圖像,測(cè)試集為100張圖片,共包含3071個(gè)百香果樣本。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型在測(cè)試集下的平均精度均值mAP為97.66%,當(dāng)使用0.65置信閾值時(shí),準(zhǔn)確率為98%,召回率為94%,交并比IOU為83.96%。