改进Mask R-CNN的温室环境下不同成熟度番茄果实分割方法

基于深度神经网络的果实识别和分割是采摘机器人作业成功的关键步骤,但由于网络参数多、计算量大,导致训练时间长,当模型部署到采摘机器人上则存在运行速度慢,识别精度低等问题。针对这些问题,该研究提出了一种改进Mask R-CNN的温室环境下不同成熟度番茄果实分割方法,采用跨阶段局部网络（Cross Stage Partial Network,CSPNet）与Mask R-CNN网络中的残差网络（Residual Network,ResNet）进行融合,通过跨阶段拆分与级联策略,减少反向传播过程中重复的特征信息,降低网络计算量的同时提高准确率。在番茄果实测试集上进行试验,结果表明以层数为50的跨阶段局部残差网络（Cross Stage Partial ResNet50,CSP- ResNet50）为主干的改进Mask R-CNN模型对绿熟期、半熟期、成熟期番茄果实分割的平均精度均值为95.45%,F1分数为91.2%,单张图像分割时间为0.658 s。该方法相比金字塔场景解析网络（Pyramid Scene Parsing Network,PSPNet）、DeepLab v3+模型和以ResNet50为主干的Mask R-CNN模型平均精度均值分别提高了16.44、14.95和2.29个百分点,相比以ResNet50为主干的Mask R-CNN模型分割时间减少了1.98%。最后将以CSP- ResNet50为主干的改进Mask R-CNN模型部署到采摘机器人上,在大型玻璃温室中开展不同成熟度番茄果实识别试验,该模型识别正确率达到90%。该研究在温室环境下对不同成熟度番茄果实具有较好的识别性能,可为番茄采摘机器人精准作业提供依据。     

机器手采摘苹果抓取损伤机理有限元分析及验证

为了减少机器人自动采摘过程中夹持器抓取苹果时的碰撞、挤压损伤,对抓取过程中苹果与不同指面类型夹持器手指接触时果实内部的应力变化进行研究。通过压缩试验后计算得到了苹果果皮、果肉和果核3个不同部分的力学参数,建立了单个苹果的3层实体力学模型。将苹果果皮、果肉和果核3部分弹性模量分别取多次试验的平均值,通过ANSYS软件建立了苹果所对应的有限元模型,模拟苹果与平面和弧面手指的接触过程,进而得到苹果果皮、果肉和果核3部分的节点Von Mises应力云图。结果显示,加载过程中,果皮处的应力最大,果肉处的应力次之,但由于果肉破坏应力较小,果肉最易受到损伤;同时,当加载力相同时,弧面手指比平面手指对苹果各部分的作用应力要小,苹果的形变也较小,当加载力分别为5、20、35、50 N时,平面手指对苹果所造成的形变量分别比弧面手指大6.7%、12.1%、12.4%、14.5%,因此,弧面手指对果皮内部造成机械损伤的概率相对较小。最后,利用自行研制的采摘机器人2弧面手指夹持器苹果实物抓取损伤试验验证了所研究方法的有效性。该研究结果可以实现苹果损伤的较准确预测和评估,并为采摘机器人末端夹持器减损结构优化设计提供了一定参考依据。     

基于深度卷积神经网络的番茄主要器官分类识别方法

为实现番茄不同器官的快速、准确检测,提出一种基于深度卷积神经网络的番茄主要器官分类识别方法。在VGGNet基础上,通过结构优化调整,构建了10种番茄器官分类网络模型,在番茄器官图像数据集上,应用多种数据增广技术对网络进行训练,测试结果表明各网络的分类错误率均低于6.392%。综合考虑分类性能和速度,优选出一种8层网络用于番茄主要器官特征提取与表达。用筛选出的8层网络作为基本结构,设计了一种番茄主要器官检测器,结合Selective Search算法生成番茄器官候选检测区域。通过对番茄植株图像进行检测识别,试验结果表明,该检测器对果、花、茎的检测平均精度分别为81.64%、84.48%和53.94%,能够同时对不同成熟度的果和不同花龄的花进行有效识别,且在检测速度和精度上优于R-CNN和Fast R-CNN。     

苗期高温高湿影响番茄花芽分化进程的机理探讨

以番茄品种“寿和粉冠”为试材，于2020年4−7月在南京信息工程大学农业气象试验站进行气温、空气相对湿度、处理天数的正交试验，气温（昼温/夜温）设4个处理水平：T1(32℃/22℃）、T2(35℃/25℃）、T3（38℃/28℃）和T4（41℃/31℃）；空气湿度设3个处理水平：H1（50%）、H2(70%)和H3（90%），误差范围在±5个百分点；处理天数为2、4、6和8d。以昼温/夜温28℃/18℃、空气相对湿度45%～55%处理为对照（CK）。在番茄花芽分化各个时期分别测量顶芽内源激素、淀粉和可溶性糖含量，在现蕾期测量茎粗、单株干质量、壮苗指数和叶绿素含量，以研究苗期高温高湿影响番茄花芽分化进程的机理。结果表明：（1）随着温度升高，整个花芽分化过程随着温度的升高而延长，而空气相对湿度和处理天数对番茄花芽分化进程影响不大。（2）不同处理下番茄顶芽IAA和GA3含量随着花芽分化出现降—升—降的趋势，ZT和ABA含量出现与IAA完全相反的趋势。IAA、ZT、GA3含量均随着温度、相对湿度和处理天数的增加逐渐降低，ABA含量随着胁迫程度的增加逐渐升高。（3）番茄叶片淀粉和叶绿素含量随花芽分化进程逐渐降低，可溶性糖含量从未分化期到雄蕊分化期逐渐升高，雌蕊分化期间逐渐降低。随着胁迫程度的加深，各处理间差异显著。表明高温高湿对番茄花芽分化的抑制作用可能与内源激素含量变化、营养物质减少有关，花芽分化初期环境温度应控制在CK水平，温度越高越不利于番茄花芽分化。     

水氮调控对设施土壤氨挥发特征的影响

基于连续6年设施番茄水氮调控定位试验,采用高分辨激光光谱法观测分析灌水下限(土壤水吸力为W_1:25 kPa、W_2:35 kPa、W_3:45 kPa)和施氮量(N_1:75 kg N/hm~2、N_2:300 kg N/hm~2、N_3:525 kg N/hm~2)对设施土壤氨挥发通量、累积挥发量、番茄产量及单产累积排放量的影响。结果表明:灌水下限、施氮量及两者交互作用极显著的影响设施土壤氨挥发通量峰值、累积挥发量、单产氨挥发累积量、氨挥发损失率和番茄产量。氨挥发通量表现为施氮后6～8天氨挥发达到峰值。经验S模型可以较好地表征基肥和追肥2个时期氨挥发累积量随时间的变化,氨挥发特征参数表现为基肥期以灌水下限和水氮交互影响为主,追肥期以施氮量和水氮交互影响为主。与基肥相比,采用滴灌追肥可显著的降低氨挥发累积量94.78%～96.30%。受土壤pH和土壤NH_4~+-N含量及施肥带比例影响,氨挥发的氮损失率在0～2%。施氮量为300 kg N/hm~2和灌水下限25 kPa组合的水氮处理(W_1N_2)是协调氨挥发量和设施番茄产量的最佳水氮管理模式。     

砷胁迫条件下接种丛枝菌根真菌对番茄生长和磷吸收的影响

采用盆栽法研究了砷(As)污染条件下(As 0,50,100和200 mg·kg-14个水平)丛枝菌根真菌(AMF)接种对全生育期番茄植株生长及其磷(P)营养的影响。试验中各接种处理均成功侵染,侵染率在11.79%~34.36%之间。砷胁迫显著影响番茄植株的生物量,植株生长过程中各个时期地上部和根系干重均随As添加水平的升高而显著下降。本试验同时发现As 50 mg·kg-1是不接种番茄植株忍受砷毒害的上限,而接种丛枝菌根真菌后,番茄忍受砷毒害的上限上调到100 mg·kg-1;但200 mg·kg-1已达番茄忍受砷毒害的极限。基质中添加砷对番茄植株不同生长时期地上部和根部磷含量有显著影响。除开花期地上部与其不接种处理根部磷含量外,幼苗期和坐果期植株地上部磷含量与根部磷含量均随着砷添加量的增加而呈大致递增趋势。番茄植株生长的各个时期(幼苗期、开花期和坐果期)地上部和根部磷吸收量随砷添加水平的增加呈明显下降趋势。砷污染条件下,接种丛枝菌根在一定程度上促进了植株生长及其对磷的吸收,缓解了砷对植株生长的胁迫。     

基于模糊Borda组合模型评价番茄产量及品质对水肥供应响应

为构建番茄产量-品质组合评价模型,分析综合评价值对水肥供应的响应,该文采用温室番茄五元二次通用旋转组合设计的水肥试验数据,选取番茄可溶性糖、可溶性固形物、可滴定酸、番茄红素、维生素C、糖酸比6个品质指标及产量数据作为评价指标。研究表明:主成分分析法、隶属函数法、基于组合赋权的TOPSIS模型和灰色关联度法4种单一评价方法的评价值排名存在明显的不一致性;在Kendall-W协和系数事前检验的基础上,运用Broda法、Copeland法、模糊Borda法和基于整体差异的组合评价方法,构建番茄产量-品质组合评价模型。事后检验表明,针对32个处理,4种组合评价模型与各单一评价方法的排序值具有很好的相关性,以模糊Borda组合评价模型表现最优。进一步,根据模糊Broda组合评价模型的番茄产量-品质综合评价指标与水肥用量间的回归模型,各因子的主效应表现为:施氮量≥灌水量有机肥用量施磷量施钾量。其他因素为中间水平时,番茄产量-品质评价值随灌水量、施氮量、施磷量或有机肥用量的增加呈开口向下的抛物线变化,随施钾量无显著变化。而且,灌水量和有机肥用量存在负交互作用,施氮量和施磷量为正交互作用,表明灌水量过高不利于番茄产量-品质的提高,合理增施有机肥及氮、磷肥可有效提高番茄的产量和品质。该试验条件下,将灌水量、有机肥及氮、磷、钾肥用量依次控制为488.3～508.7 mm、19.3～21.8 t/hm2、498.4～565.6 kg/hm2、399.7～447.1 kg/hm2、698.1～777.9 kg/hm2,可望获得较高的番茄产量,同时兼具较高的品质。     

玉米生育期的海拔效应研究

为使高海拔地区的玉米生产布局和品种类型利用更加合理,采用作物生态学的田间试验方法,于2006～2007年间,在甘肃省和云南省各设5个试验点,研究了北、南异地不同玉米品种在不同海拔高度的生态效应.结果表明,在播期大体相同的条件下,玉米拔节期、抽雄期、成熟期随海拔的升高而相应延迟,即播种～拔节、拔节～抽雄、抽雄～成熟的"三段生长"时间相应延长.反映生育期长短的出苗～成熟天数与海拔之间呈0.01水平的正相关.本试验条件下,海拔每升降100 m,参试玉米品种的生育期延长或缩短4～5 d,株高和穗上叶数呈随海拔升高而降低趋势.     

设施土壤有机氮组分及番茄产量对水氮调控的响应

【目的】酸解铵态氮和酸解氨基酸氮是土壤有机氮的主要组分,可表征土壤的供氮能力,并在氮素矿化、固定、迁移以及为植物生长供氮过程中起到至关重要的作用。研究水、氮调控下设施土壤有机氮组分和番茄产量的相互关系,为评价设施土壤肥力变化和制定科学合理的水、氮管理措施提供科学依据。【方法】田间定位试验在沈阳农业大学的温室内进行了5年,供试作物为番茄,栽培垄上覆盖薄膜,打孔移栽番茄幼苗,膜下滴灌。定位试验三个氮肥处理为施N75、300、525kg/hm^2,记为N1、N2和N3;三个灌水量为25、35和45kPa灌水下限(灌水始点土壤水吸力),记为W1、W2和W3,共9个肥水处理组合。在试验第五年番茄生长期(2016年4—8月)调查了番茄产量及其构成,在休闲期(2016年9月)测定0—10、10—20和20—30cm土层土壤有机氮组分、有机碳和全氮含量。【结果】9个处理中,土壤全氮、有机碳和除酸解氨基糖氮外的有机氮组分含量均随土层深度的增加而降低,且0—10、10—20和20—30cm土层间含量差异显著(P<0.05)。三个土层中酸解总氮占土壤全氮的66.0%、64.6%和55.2%,是土壤有机氮的主要存在形态。土壤酸解总氮中各组分含量及其所占比例的大小顺序为酸解氨基酸氮、酸解铵态氮>酸解未知态氮>酸解氨基糖氮。灌水下限和施氮量对番茄产量及单果重的影响均达极显著水平(P<0.01),水氮交互效应也达显著水平(P<0.05)。休闲期土壤酸解铵态氮与番茄产量间显著负相关(P<0.05)。番茄产量W1N2(25kPa+N300kg/hm^2)、W2N1(35kPa+N75kg/hm^2)和W1N1(25kPa+75kg/hm^2)处理间差异不显著。【结论】灌水和施氮量及其交互效应对各土层土壤全氮、酸解总氮、酸解铵态氮和酸解氨基酸氮的影响均达到极显著水平(P<0.01),而对土壤有机碳的影响不显著(P>0.05)。相同施氮量下,0—30cm土层酸解铵态氮和0—20cm土层酸解氨基酸氮含量均在土壤水吸力维持在35~6kPa范围内达最高值,此土壤水分含量下的0—20cm土层酸解氨基酸氮含量在施N75kg/hm^2时达到最大值。从节水减氮和番茄产量的角度考虑,控制土壤水吸力不低于35kPa、每季随水施N75kg/hm^2为供试番茄生产条件下最佳的水、氮组合量。     

都市郊区景观生态质量空间差异及影响因素分析

针对普通线性回归分析以空间平稳数据为假设,而忽视空间数据局部变化特征的缺陷;该文以上海市西郊的青浦区为案例区,通过构建景观生态质量评价指标体系,采用综合指标评价法和等距离空间分类法,对该区184个行政村的景观生态质量进行评价和等级划分;引入局部线性地理加权回归模型用以评估压力类因素对景观生态质量的影响;对比线性回归模型、地理加权回归模型和局部线性地理加权回归3个模型在解释青浦区行政村景观生态质量空间差异的精度。结果表明:2014年青浦区各行政村的景观生态质量指数的变化幅度为0.03~5.49,呈现西部高,东部低的特征;景观生态质量与8种压力类影响因素的关系随着空间位置的改变表现出局部变化特征,即使同一因素对景观生态质量的影响在方向和大小上均表现不同;通过对比3个模型的解释结果可以判断,地理加权回归模型和局部线性地理加权回归模型在处理空间非平稳性和空间异质性上,其预测精度优于线性回归模型,而局部线性地理加权回归模型在处理由于"边界模糊"导致的"边界效应"问题上,其模拟的精度优于地理加权回归模型;村域景观生态质量变化具有空间差异性和尺度敏感性。与景观生态质量变化呈正相关的因素依次为:人均耕地面积、居民恩格尔系数和城镇化率;与景观生态质量变化呈负相关的因素依次为:人口抚养比、第二产业占GDP比例、人口密度、聚耕比、距最近城镇中心距离。研究结果可为都市郊区景观生态系统可持续发展和土地空间整治提供科学借鉴。     

番茄压缩载荷的响应分析

根据番茄结构特点,以二维问题为研究对象,建立了番茄力学模型.提出了用线性拟合试验数据确定物体刚度的方法.研究了番茄压缩时压缩外力、压缩变形量和皮的应力之间的关系.为设计制造有关各种机械和系统;为预测机械损伤、提高产品质量据提供理论指导.通过试验和番茄力学模型的计算,得出了番茄在压缩情况下,总体变形量与压缩外力以及皮的应力的关系是非线性关系;皮的应力与压缩外力的关系是近似线性关系;面积改变量随压缩外力的增加而呈线性的增加;番茄首先在不受力的表皮破裂.     

杨梅果的机械损伤试验和生物力学特性

为探讨在机械采摘条件下杨梅果的损伤机理与规律,该文依据机械手采摘果实的压缩、夹持、坠落等机械损伤形式,设计了杨梅果的力学特性试验方案,分析了杨梅果实的表型和成熟度等生物特性,应用圆球与平面接触的弹性力学模型理论以及试验数据,推导杨梅果的生物力学参数。分析得出了杨梅果的压缩弹性系数C、最大接触应力q和几种机械损伤杨梅果的力学特性方程和关系曲线。研究结果可为杨梅采摘机械手末端执行器的设计与采摘控制提供参考。     

葡萄与番茄宏观力学特性参数的确定

通过对葡萄与番茄的压缩试验，测得其力—位移曲线，得出在相同加载速率下，不同硬度的葡萄与番茄在横、纵向压缩时的力学特性及刚度与变形之间的关系。并对果皮进行了横、纵向的拉伸试验，得到了皮的弹性模量与应变之间的关系，确定了以果品表皮破裂作为机械损伤的形式，用果皮的破坏强度衡量葡萄与番茄的损伤,为建立葡萄与番茄的力学模型及设计有关的机械设备提供力学参数。     

基于机器视觉的番茄多目标提取与匹配

果实的提取和匹配是番茄采摘机器人进行番茄定位和采摘的基础。为解决获取图像中多个成熟番茄粘连或被遮挡的情况下果实的提取和匹配问题,该文提出了使用局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法结合进行目标提取,再使用SURF算法进行目标匹配的算法。该方法首先基于颜色对番茄进行分割提取,然后使用局部极大值法对番茄个数进行估计,结合番茄区域面积进行半径估计,之后通过随机圆环变换算法检测番茄中心和半径进行目标定位,再使用SURF算法进行双目目标匹配的算法。该方法在一定程度上解决了复杂自然环境下,多个番茄的提取和图像特征匹配的问题,并通过试验验证了其有效性和准确性,可为采摘机器人目标识别技术的研究提供参考。     

Arbuscular mycorrhizal fungi influence tomato competition with bahiagrass

A strip-tillage production system for tomatoes (Lycopersicon esculentum Mill.) is impacted by nutrient competition from bahiagrass (Paspalum notatum Flügge). Tomato and bahiagrass differ in mycorrhizal responsiveness and our objective was to evaluate the influence of arbuscular mycorrhizal (AM) fungi on the competitive pressure of bahiagrass on growth of tomato. The first experiment evaluated the effect of bahiagrass competition, soil pasteurization, and AM fungal inoculation on tomato growth, P content, and root colonization in a low-P soil. Tomato grown alone was very responsive to mycorrhizal colonization - shoot dry mass of inoculated plants was up to 243% greater than that of noninoculated plants. Tomato grown with bahiagrass had reduced root and shoot growth across all treatments compared with tomato grown alone, but there was an increase in shoot mass following AM fungal inoculation across both pasteurized and nonpasteurized treatments resulting in a >50% increase in shoot dry mass of tomato compared to noninoculated controls. A second experiment was conducted to test bahiagrass competition, soil pasteurization, AM fungal inoculation, and P amendment on tomato growth in a moderate-P soil. With bahiagrass competition and no P addition, inoculation increased root mass by 115% and shoot mass by 133% in pasteurized soil; however, with the application of 32 mg P kg^-1 the trend was reversed and inoculated plants were smaller than noninoculated controls. We conclude that the role of mycorrhizae in plant competition for nutrients is markedly impacted by soil nutrient status and reduced P application may allow tomatoes to take advantage of their inherent responsiveness to mycorrhizae in a low to moderate soil-P environment.     

BTH诱导番茄耐番茄斑萎病毒(TSWV)研究

番茄斑萎病毒(Tomato Spotted Wilt Orthotospovirus,TSWV)是番茄生长过程中发生严重的病毒病之一,严重威胁世界各地番茄的安全生产。为了研究植物诱导抗性在番茄抗TSWV中的防御作用,本研究以矮番茄为研究对象,使用苯并噻二唑(BTH)前处理番茄植株,研究BTH诱导的TSWV抗性,并分析BTH处理番茄植株后的发病严重度、病毒含量、植株抗氧化能力、质膜稳定性、细胞的解离情况,以及SlMAPK1、SlMAPK2和SlMAPK3的表达量。结果表明,0.1 mmol·L^-1BTH前处理番茄植株能够诱导丝裂原活化蛋白激酶级联信号通路关键基因SlMAPK1、SlMAPK2和SlMAPK3的表达,提高细胞抗氧化酶活性及质膜稳定性,并减轻病毒对细胞的破坏,从而增强番茄植株对TSWV耐性,抑制TSWV在番茄植株中的复制,BTH前处理植株发病的严重度显著低于对照。本研究为诱导植物抗病毒研究奠定理论基础。     

BTH诱导番茄耐番茄斑萎病毒(TSWV)研究

番茄斑萎病毒(Tomato Spotted Wilt Orthotospovirus,TSWV)是番茄生长过程中发生严重的病毒病之一,严重威胁世界各地番茄的安全生产。为了研究植物诱导抗性在番茄抗TSWV中的防御作用,本研究以矮番茄为研究对象,使用苯并噻二唑(BTH)前处理番茄植株,研究BTH诱导的TSWV抗性,并分析BTH处理番茄植株后的发病严重度、病毒含量、植株抗氧化能力、质膜稳定性、细胞的解离情况,以及SlMAPK1、SlMAPK2和SlMAPK3的表达量。结果表明,0.1 mmol·L^-1BTH前处理番茄植株能够诱导丝裂原活化蛋白激酶级联信号通路关键基因SlMAPK1、SlMAPK2和SlMAPK3的表达,提高细胞抗氧化酶活性及质膜稳定性,并减轻病毒对细胞的破坏,从而增强番茄植株对TSWV耐性,抑制TSWV在番茄植株中的复制,BTH前处理植株发病的严重度显著低于对照。本研究为诱导植物抗病毒研究奠定理论基础。     

Effects of pulsed electric fields on the bioactive compound content and antioxidant capacity of tomato fruit

The effect of moderate intensity pulsed electric fields (MIPEF) on the bioactive compounds (total polyphenol, lycopene, and vitamin C content) as well as on the antioxidant capacity of tomato fruit was studied. The MIPEF treatment conditions were optimized to obtain tomato fruit with a high content of bioactive compounds. Tomato fruits were subjected to different electric field strengths (from 0.4 to 2.0 kV/cm) and number of pulses (from 5 to 30) and then immediately refrigerated at 4 °C for 24 h. A concentration of bioactive compounds higher than that of untreated tomatoes was obtained in MIPEF-treated tomatoes. A 44% increase in total polyphenol content was achieved under 30 pulses at 1.2 kV/cm. The hydrophilic antioxidant capacity was also enhanced by 44% applying 18 pulses at 1.2 kV/cm, and the lipophilic antioxidant capacity was increased by 37% under 5 pulses at 1.2 kV/cm. The maximum overall level of bioactive compounds and antioxidant capacity in the treated tomatoes was obtained under 16 pulses at 1 kV/cm. Therefore, MIPEF treatments could be considered an effective method to enhance the bioactive compound content and antioxidant potential of tomatoes.     

基于Niblack自适应修正系数的温室成熟番茄目标提取方法

番茄目标的准确提取是番茄采摘的基础,目前番茄目标提取方法都有一定的局限性,难以满足采摘需求。该研究在传统Niblack算法的基础上,结合图像全局灰度变化的估计信息与局部区域信息之间的关联性,提出了一种基于Niblack自适应修正系数的温室成熟番茄目标提取新方法。首先对R-G番茄灰度图像,采用基于自适应修正系数选取的Niblack算法进行阈值分割,从理论意义上确定修正系数的选取原则,归一化局部标准差,实现修正值的计算及二值化过程,然后对分割后的图像去噪,最后采用最小临界矩形法提取成熟番茄果实。试验结果表明,该方法对温室成熟番茄图像有较好的提取效果,识别正确率达到98.3%,与基于归一化红绿色差灰度化的Otsu算法和传统的Niblack算法相比有更高的识别率和更快的处理速度,噪声率也明显减少,能够满足后续成熟番茄定位的需要,有效地解决传统方法适应性低,易产生伪噪声块等问题。     

采用改进YOLOv4-tiny的复杂环境下番茄实时识别

实时识别番茄的成熟度是番茄自主采摘车的关键功能。现有目标识别算法速度慢、对遮挡番茄和小番茄识别准确率低。因此,该研究提出一种基于改进YOLOv4-tiny模型的番茄成熟度识别方法。在头部网络（Head network）部分增加一个76×76的检测头（y3）来提高小番茄的识别准确率。为了提高被遮挡番茄的识别准确率,将卷积注意力模块（Convolution Block Attention Module,CBAM）集成到YOLOv4-tiny模型的骨干网络（Backbone network）部分。在深层卷积中使用Mish激活函数替代ReLU激活函数以保证提取特征的准确性。使用密集连接的卷积网络（Densely Connected Convolution Networks, DCCN）来加强全局特征融合,并建立红风铃番茄成熟度识别的数据集。试验结果表明,与YOLOv3、YOLOv4、YOLOv4-tiny、YOLOv5m和YOLOv5l模型相比,改进YOLOv4-tiny-X模型的平均精度均值（mean Average Precision, mAP）分别提高了30.9、0.2、0.7、5.4和4.9个百分点,在Nvidia GTX 2060 GPU 上达到111帧/s的速度,平均精度均值达到97.9%。不同模型的实时测试可视化结果表明,改进模型能够有效解决遮挡和小番茄识别准确率低的问题,可为番茄采摘车研制提供参考。