随着以人工智能（Artificial Intelligence,AI）为代表的新兴科技产业蓬勃发展,在新型数字化技术向传统产业延伸过程中,以自动化与智能化农业机器（Agricultural Machinery,AM）为支撑的精准农业（Precision Agriculture,PA）,正在逐渐成为技术改革创新和产业融合发展的重要领域。作物的保护和杂草的防除是AM的典型作业任务,而作物与杂草的检测是AM实现此类任务的技术难点,更是AM作物杂草定位应用系统的关键功能。鉴于目前作物杂草定位与分类算法的研究主要集中于植物幼苗或根茎类植物,然而对于茶树此类落叶灌木植物,由于其生长特性与种植环境中植株分布密集和光照条件复杂等诸多原因,使得暂时仍然缺乏一个检测精度高、实时性好、以及鲁棒性和泛化性强的相应茶草检测算法。为了快速的识别茶树和杂草的精确位置,研究工作立足计算机视觉（Computer Vision,CV）与深度学习（Deep Learning,DL）的基本原理,运用合适的茶草图像数据采集方案,进而着重优化研究目标检测算法的网络结构与损失函数,有助于茶园AM作物杂草定位系统的技术进步。在DL设计算法的训练和验证过程中,数据集（Data Sets）样本的采集方式、质量、数量及多样性对于算法模型的任务目标和性能上限有着显著影响。由此,论文对比分析拍摄方向与摄像头的位置和角度,建立契合茶园AM典型作业视角的图像采集方式,并利用此方式在多个场景下采集三类茶树与杂草的混合图像,进而通过筛选与标注等工作来制作茶草数据集。不同于模式化的数据集样本采集方案,论文充分考虑算法模型的应用场景与茶园植株的分布特点,以便提升模型的鲁棒性、泛化性、训练质量及预测精度。基于该数据集,论文分为两个阶段对茶树杂草检测算法展开工作。第一阶段提出基于改进YOLOv3的茶草检测算法。首先,采用K-Means++聚类算法设计先验锚框尺度;接着,结合残差网络、特征提取融合、Elu激活函数来改进原YOLOv3的网络结构;然后,引入广义交并比损失与预测框尺度损失参数来重新设计损失函数,并优化调整相关超参数;最后,通过计算与分析平均精确度均值（mean Average Precision,m AP）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score及每秒传输帧数（Frames Per Second,FPS）多个性能指标,验证与评估上述改进方法的可行性和改进YOLOv3算法模型的检测性能。随着YOLOv4算法的提出,论文工作进入第二阶段。具体对比YOLOv4与改进YOLOv3的茶草检测效果,并基于YOLOv4,针对茶园环境的特殊性和复杂性,进一步采用密集块、非共享头及尺度敏感交并比损失来分别代替空间金字塔块、共享头及完全交并比损失,从而分别提升网络参数的传递性能,规避分类与回归的任务冲突,优化边界框回归的损失计算,继而通过茶草数据集训练得到改进YOLOv4模型。相比改进YOLOv3模型,改进YOLOv4模型不但具有良好的泛化性和鲁棒性,而且能够达到更高的检测精度与更快的计算速度。