【摘 要】
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【背景和目的】烟叶成熟度的准确判定和适时采收是提高烟叶质量的关键，为提高烟叶成熟度判定的准确性。【方法】以翠碧一号（CB-1）的鲜烟叶为研究对象，采用手机拍摄上、中、下3个部位5个成熟度（M1～M5）烟叶图像，利用labelimg软件从原始的图像中获取目标烟叶图像二维坐标信息，通过轻量级网络You Only Look Once（YOLO）v5进行数据训练，构建烟叶5个成熟度识别模型。【结果】CB-
【基金项目】
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中国烟草总公司福建省公司科技计划项目“鲜烟成熟度智能化检测技术研究（2019350000240137）； 福建省烟草公司南平市公司科技计划项目“翠碧一号烟叶挂灰机理及其防控技术研究”（NYK2021-10-03）；
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【背景和目的】烟叶成熟度的准确判定和适时采收是提高烟叶质量的关键，为提高烟叶成熟度判定的准确性。【方法】以翠碧一号（CB-1）的鲜烟叶为研究对象，采用手机拍摄上、中、下3个部位5个成熟度（M1～M5）烟叶图像，利用labelimg软件从原始的图像中获取目标烟叶图像二维坐标信息，通过轻量级网络You Only Look Once（YOLO）v5进行数据训练，构建烟叶5个成熟度识别模型。【结果】CB-1的上、中、下3个部位模型中的mAP值均达到0.9以上，平均准确率分别为93.6%，92.8%，95.2%。进一步将模型部署到云服务器、并配套开发了基于Android端的烟草成熟度智能识别应用程序，实现在大田环境下响应式的鲜烟叶成熟度等级判断。【结论】基于YOLOv5模型的智能识熟APP可有效、准确地判定鲜烟叶成熟度。本研究结果可为鲜烟叶成熟度的智能识别提供理论基础和技术支撑。
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