智慧农业是现代经济主要的组成部分,也是发展中国家消除贫困、实现经济发展后来居上、实现赶超战略的主要途径。近年来随着我国物联网、人工智能、大数据、智能装备等领域的快速发展,及在农业种植领域中所应用的各种关键技术得到跨越式进步,使得我国的农业行业向智能化、数字化、高效化及精准化方向转变。在苹果种植管理过程中,最耗时费力的工作是果实收获,在进行果实收获前,对苹果进行准确有效的检测和定位对于果实收获自动化作业非常重要,随着人力成本的提高和熟练工人数量的减少,苹果采摘这项工作的成本变得越来越高昂。为了解决这一问题,农业采摘机器人被设计并应用于苹果果园,其检测和定位的速度和精度将直接决定自动采摘的效率。然而,由于实际苹果园中背景复杂,光照波动、果实分布密集、果实被枝叶遮挡、果实重叠等因素都会对目标检测产生一定的影响,这给果实的准确识别带来困难和挑战。随着深度学习的蓬勃发展,在面对真实场景时,深度学习往往有更鲁棒的表现。因此,如何将深度学习技术应用于果园的自动采摘任务中,同时进一步提升算法性能,提高自动采摘效率,成为智慧农业相关研究人员的重点研究内容。本文以苹果为研究对象,利用深度学习技术实现自然环境下苹果的自动检测和定位,对自然环境下苹果果园智慧管理和自动化采摘具有重要的实际意义。本文的主要工作有以下两个方面。在第一项工作中,本文提出了一种基于长宽比约束和通道注意力机制的苹果检测和分割模型,命名为SE-Mask R-CNN。首先,检测器网络应更多地关注包含更多苹果信息的特征图,因此该方法在ResNet-50骨干网络中引入了 squeeze-and-excitation模块,将可用的计算资源以通道的方式分配给信息量最大的特征图。其次,该方法优化了具有长宽比的边界框回归损失,使Mask R-CNN更适合于苹果的检测和分割,它可以通过在训练阶段将边界框的形状变形到苹果上来辅助边界框的回归。最后,为了提高在重叠和遮挡等复杂背景下的检测性能,该方法将Mask R-CNN中的传统NMS替换为Soft-NMS,这样可以去除多余的边界框,合理地获得正确的检测结果。在第二项工作中,本文提出了 一种基于掩膜引导注意力机制的轻量型苹果检测模型。首先,该方法采用了轻量级骨干网络Efficientnet-B0,它能以较少的参数和运算量超越最先进的方法的精度,大大减少了特征提取网络中的参数量和运算复杂度。其次,该方法建立了一个具有自适应训练样本选择策略（ATSS）的单阶段物体检测网络,用于从特征图中检测苹果,该策略证明目标检测模型的性能很大程度上受到正负样本选择策略的影响,自适应训练样本选择策略可以根据物体的统计特征自适应地选择正负样本,使模型的性能超越了其他单阶段物体检测网络。最后,该方法设计了一个新的分支,名为掩膜引导的注意力（Mask-Guided Attention,MGA）分支,其引入苹果的掩膜信息,对苹果所在像素的特征值进行增强。实验证明,本文提出的掩膜引导的注意力机制可以指导其他分支的学习,提高苹果和背景的区分度。本文开展的实验是在Minneapple数据集上进行的,通过消融实验和对比试验验证了本文工作出色的性能表现。