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摘要
自然环境下核桃果实目标的表皮颜色与叶片颜色极为接近，一般的果实识别算法无法准确地分割出近色系果实的问题。为了解决这个问题，文章使用YOLOv5算法进行核桃果实识别，在不同时间、角度和距离条件下，在自然环境下采集1 482张实核桃图像，利用LabelImg标定软件对核桃果实图像进行标定，建立了核桃果实数据集。文章采用YOLOv5算法进行核桃果实识别，结果显示其稳定状态下的模型的AP值可达到0.930,识别速度可达每秒0.115幅。此算法基本可以满足核桃实时检测需求，对实现核桃自动化采摘具有重要意义。
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