【摘 要】
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随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展，自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性，农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测，该方法通过改进数据增强方式，提高模型泛化性；通过添加注意力机制，增强主干网络的特征提取能力；通过改进框回归损失函数，提升预测框的准确率。试验表明，在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下，本文方法的检测平均精
【基金项目】
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国家重点研发计划（2021YFE0104400）；
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随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展，自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性，农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测，该方法通过改进数据增强方式，提高模型泛化性；通过添加注意力机制，增强主干网络的特征提取能力；通过改进框回归损失函数，提升预测框的准确率。试验表明，在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下，本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下，单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。
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