基于改進YOLOv7的復雜環(huán)境下蘋果目標檢測

摘要： 采摘機器人在不穩(wěn)定光照、果實多樣性和樹葉遮擋等復雜自然環(huán)境下識別蘋果時，檢測模型難以捕獲關鍵特征，導致采摘效率和準確性較低.提出基于YOLOv7模型的針對復雜場景下蘋果目標檢測的改進算法.通過限制對比度自適應直方圖均衡化算法增強蘋果圖像對比度，以減少背景干擾，增強目標輪廓清晰度；提出多尺度混合自適應注意力機制，通過特征解構與重構，協同整合空間和通道維度的注意力導向，優(yōu)化多層次特... （共12頁）