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为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实，采用改进后的 Cascade rcnt网络对温室内的番茄果实进行目标检测。将 Cascade rann网络中的非极大值抑制算法替换为Sof-NMS（ soft non- maximum suppression）算法，采用适合番茄形状的锚框，增强网络对重叠果实的识别能力，与原 Cascade rann网络相比，目标识别的准确率提高了近2%，在识别番茄果实的同时，该网络对番茄的成熟度进行了简单分类。为进一步验证网络性能，将改进网络与经典的 Faster rann网络和YOO3网络进行对比。实验结果表明，改进网络能够准确地识别岀番茄果实，并对成熟番茄与未成熟番茄做出区分。该方法可为温室内番茄果实的采摘提供技术支持。
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