[1]牛珂,陈妍,简在海.基于改进YOLO v11的轻量级草莓成熟度检测方法[J].江苏农业科学,2026,54(13):226-233.
　Niu Ke,et al.A lightweight detection method for strawberry ripeness based on improved YOLO v11[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2026,54(13):226-233.
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基于改进YOLO v11的轻量级草莓成熟度检测方法()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第54卷
期数:
2026年第13期
页码:
226-233
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2026-07-05

文章信息/Info

Title:
A lightweight detection method for strawberry ripeness based on improved YOLO v11
作者:
牛珂1; 陈妍2; 简在海3
1.商丘职业技术学院机电工程学院，河南商丘 476000； 2.商丘职业技术学院农学院，河南商丘 476000；
3.河南农业大学园艺学院，河南郑州450046
Author(s):
Niu Ke; et al
关键词:
草莓; 成熟度; 目标检测; YOLO v11; 轻量化; 高精度
Keywords:
-
分类号:
S126；TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为解决温室环境下草莓果实因遮挡、光照多变及密集生长导致的成熟度检测精度不足问题，提出一种基于改进YOLO v11的轻量化草莓成熟度实时检测方法。该方法在YOLO v11主干网络第12层嵌入高效通道注意力(ECA)机制，通过动态调整通道权重增强对果实关键特征的提取能力。在颈部网络采用slim-neck结构，将GSConv替代传统卷积，并引入轻量级跨阶段部分网络VoVGSCSP模块替代原C3k2，减小运算压力同时有效降低模型大小；融合双向特征金字塔(BiFPN)优化多尺度特征融合，尤其对草莓的颜色和纹理等重要特征进行强化。最后，将检测头替换为EfficientDet Head，可有效和BiFPN协同合作训练，最大化多尺度特征，显著提高模型精度。使用自建温室草莓数据集评估表明，改进模型YOLO的平均精度均值达97.8%，模型大小为3.5 MB。与原始YOLO v11相比，平均精度均值提高4.6%，参数量和浮点计算量分别减少35.4%和27.4%，模型大小减小32.7%，推理速度提升约12.5%。该轻量化方法可快速准确识别复杂温室环境中的草莓成熟度，为草莓种植的智能化管理提供有效技术方案。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2025-09-01
基金项目：河南省高等教育教学改革研究与实践一般项目(编号：2024SJGLX0899)；河南省高等学校重点科研项目(编号：26B480005)；河南省教育科学规划一般课题(编号：2024YB0647)；河南省高校人文社会科学一般项目(编号：2026-ZDJH-391)
作者简介：牛珂(1991—)，男，河南商丘人，硕士，讲师，主要从事农业信息感知技术研究。E-mail：sqzyniuke@163.com。
更新日期/Last Update: 2026-07-05