基于YOLOv11-PMS的草莓目标检测方法

doi:10.19754/j.nyyjs.20250830001

农业与技术 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (16): 1-7.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20250830001

• 农业科学 •

基于YOLOv11-PMS的草莓目标检测方法

杨森陈义明

湖南农业大学信息与智能科学技术学院，湖南长沙410125

出版日期:2025-08-30 发布日期:2025-08-30
作者简介:杨森(1998-)，男，硕士在读。研究方向：农业信息技术；通信作者陈义明(1969-)，男，博士，副教授。研究方向：智慧农业。
基金资助:
湖南省科技计划重点研发项目“农业专家智能服务技术与体系研究及应用示范”（项目编号：2020NK2033)

Online:2025-08-30 Published:2025-08-30

摘要/Abstract

摘要： 针对草莓识别中检测粉度不足、效率低、实时性差等问题，提出一种基于YOLOv11-PMS的草莓目标检测方法。使用PP-LCNt取代原有的主千网络，提升模型性能的同时使其更具轻量化；在模型的颈部网络中加入了SSimAM注意力模块，增强了模型的特征提取能力：设计了SCDIoU损失函数代替原有的损失函数，考虑了边界框的位置关系和形状大小差异，捉高了模型的定位能力和检测粉度。实验结果表明，本文提出的Y0L011- PMIS模型在粉确率和mAP50等指标均优于Y0L0v11及其他对比模型，精确率达到96.6%，mAP50达到94.6%，显著优于原始算法及其他主流方法。该方法能够在复杂环境下精准识别不同成熟度草莓，为智能化监管和采摘提供了技术支持。

中图分类号:

. 基于YOLOv11-PMS的草莓目标检测方法[J]. 农业与技术, 2025, 45(16): 1-7.

参考文献

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