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14 March 2026

基于YOLOv13-HyperACE 的甘蔗整杆收获识别方法

舒晗 林1 诗正 肖1 明鑫 侯1 星晨 李1 桢毅 杨1 钊君 牛2 庆河 孟2
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1 广东海洋大学机械工程学院, 中国
2 中国热带农业科学院农业机械研究所, 中国
TACS 2026 , 3(5), 27–29; https://doi.org/10.61369/TACS.2026050039
© 2026 by the Author(s). Licensee Art and Technology, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Abstract

针对甘蔗收获过程中整杆甘蔗的精准识别问题,提出一种基于改进YOLOv13目标检测模型的识别方法。通过构建甘蔗整杆数据集, 引入超图的自适应关联增强注意力HyperACE(Hypergraph-based Adaptive Correlation Enhancement),提升模型对密集堆叠甘蔗的检测性能。实验结果表明,该方法在复杂场景下对单根及堆叠甘蔗的平均识别精度(mAP)达到92.3%,较原始YOLOv13提升6.7%,满足机械臂抓取对甘蔗整杆收获识别的实时性与准确性需求。

Keywords
甘蔗整杆识别
收获
YOLO
深度学习
抓取
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