TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Technology10.61369/TACS.2026050039Article基于YOLOv13-HyperACE 的甘蔗整杆收获识别方法https://artdesignp.com/journal/TACS/3/5/10.61369/TACS.2026050039林舒晗,肖诗正,侯明鑫,李星晨,杨桢毅,牛钊君,孟庆河2026352026-03-14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。甘蔗整杆识别,收获,YOLO,深度学习,抓取

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