| 摘 要： | 火龙果是中国和东南亚地区最受欢迎的水果之一。视觉检测系统是火龙果采摘机器人的重要组成部分，火龙果检测算法的速度和准确率决定了采摘机器人的效率与稳定性。为了实现快速且准确地采摘火龙果，本研究提出了一种GCAM-YOLOv5模型用于火龙果的识别与定位。结合GhostBottleneck结构和卷积注意力机制模块(CBAM)构成幽灵卷积注意力模块(GCAM),并用GCAM替换原网络中的C3模块以提高模型的精度和推理速度。GCAM的设计是为了在主干网络中减少参数的前提下更精准地提取特征，加快网络的收敛速度。此外，在训练网络时，使用SIoU边界框回归损失函数代替CIoU边界框回归损失函数，使模型对火龙果的定位更加准确，也能更好地界定果实的边界范围。使用4 684张不同环境拍摄的火龙果图像进行试验，结果表明，本研究提出的GCAM-YOLOv5模型准确率、召回率、平均精度高达96.2%,97.9%,98.8%。与原YOLOv5相比，GCAM-YOLOv5的误识别率和漏识别率分别降低了13.6%和46.2%,检测速度提高了12.1%。在遮挡实验中，对于轻微和严重遮挡的火龙果，GCAM-YOLOv5模型的...
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