基于改进YOLOv5l的设施番茄3D信息检测方法
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摘要：针对温室环境中由于遮挡和光线复杂等原因造成的果实识别和定位不准确这一问题，将深度学习目标检测算法与Intel RealSense D435i深度相机相结合，提出一种获取番茄在三维空间中协同位置的方法，用于温室中采摘机器人执行番茄定位和采摘任务。基于YOLOv5网络，使用Ghost-Convolution替换原始网络中的CSP结构，并采用BiFPN的多尺度连接方法，最大限度地利用不同特征层提取番茄特征信息，以提高边界框回归的准确性。（剩余21848字）