苹果采摘机器人目标识别的改进YOLO方法应用及挑战
姚富龙1
叶星2
张绍军2
许健堂3
范修文4
1.塔里木大学机械电气化工程学院,新疆 阿拉尔 843300;新疆农业职业技术大学,新疆 昌吉 8311002.新疆农业职业技术大学,新疆 昌吉 8311003.新疆准葛尔银丰农机装备有限公司,新疆 五家渠 8313004.塔里木大学机械电气化工程学院,新疆 阿拉尔 843300
摘要：为解决苹果采摘机器人目标识别中YOLO算法受果园复杂环境影响、识别精度与可靠性不足问题,梳理该领域研究现状,重点分析改进YOLO的典型方法与应用,从网络结构优化、损失函数改进及实际应用案例三方面展开研究,同时探讨数据集不足、实时性与精度失衡、极端条件下识别不稳定等问题,并展望多模态感知、轻量化优化与果园系统深度集成的发展趋势.研究表明,改进YOLO算法可有效提升复杂环境下苹果目标的检测表现,但需突破现存瓶颈.其与多技术的融合应用,可为苹果采摘机器人智能化发展提供支撑.
关键词：苹果采摘机器人目标识别YOLO算法算法改进
分类号：TP242(自动化技术及设备)S661.1(果树园艺)
论文发表日期：2026-02-25
在线出版日期：2026-03-25（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 34-36 )