标题：基于改进YOLOv5的水蜜桃幼果检测增强算法
作者：王亚飞 刘树林 张宏利 张博鑫 肖海华
作者单位：上海大学机电工程与自动化学院，上海 200444
关键字：目标检测；YOLOv5；水蜜桃；多尺度特征信息提取；背景信息增强
摘要：人工智能和计算机视觉的发展给农业智能装备研究带来了新的革命。研究复杂环境干扰下，自适应水蜜桃幼果检测算法对于打造智能化套袋系统具有重要意义。针对上述问题，在YOLOv5目标检测系统的基础之上，创新性地引入了多尺度特征信息提取模块(ResXUnit)和背景信息增强模块(BABlock)，设计了目标检测模型YOLOv5-C3ResXUnit-BABlock。在自制的幼桃数据集上与主流的YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8模型进行了对比实验，并针对模块创新进行了消融实验，实验结果证明了模型创新的有效性。