复杂农业场景下草莓果实成熟阶段的精准识别技术研究

在复杂农业场景中，如何精准识别草莓果实的不同成熟阶段一直是农业智能化管理的难点。来自国内的研究团队通过多模态图像分析与机器学习算法，建立了基于颜色、纹理及形态特征的草莓成熟度分级模型，准确率显著提升。该研究为果蔬采后分选自动化提供了关键技术支撑，对实现精准农业具有重要意义。

　　

这项研究聚焦于复杂农田环境中草莓果实成熟度的智能判别难题。通过融合高光谱成像(HSI)与深度卷积神经网络(DCNN)，科研团队构建了包含绿熟期(veraison)、转色期(pinking)和完熟期(fully ripe)的三阶段识别体系。创新性地采用改进的YOLOv5算法，在果实遮挡和光照变异条件下仍保持92.3%的识别准确率。研究首次将注意力机制(Attention Mechanism)引入果实表型分析，显著提升了小样本数据的特征提取能力。建立的成熟度预测模型ROC曲线下面积(AUC)达0.94，为果园机器人采收和采后分级提供了可靠的决策依据。