基于SP—SOLOv2的温室甜椒分割方法

来源：中国农机化学报杂志2026年第5期北京时间：

作者：张锐, 陈斌, 郭攀

单位：(1. 驻马店职业技术学院信息工程学院，河南驻马店，463000； 2. 郑州大学黄河实验室，郑州市，450000)

摘要：在温室环境中，光照不均、相互遮挡和小目标存在等因素常常影响甜椒图像分割精度。为解决这一问题，提出一种改进SP—SOLOv2模型。首先，采用PAFPN替代原有的颈部网络，增强特征融合能力并减少特征损失；其次，在掩模特征分支中嵌入CBAM注意力机制，减轻背景噪声的影响，强化对重要区域的关注；最后，提出一种MaskIoU分支，用于处理SOLOv2掩模分支前后的特征关系，缓解特征丢失对分割精度的影响。基于采集的温室甜椒分割数据集的试验结果表明，SP—SOLOv2的平均精度均值mAP@0.5达75.6%，mAP@0.75达36.9%，mAP@0.5∶0.95达41.6%，并实现7.0帧/s的处理速度。与双阶段分割模型Mask R—CNN和Mask Scoring R—CNN相比，SP—SOLOv2在mAP@0.5∶0.95上分别提高1.0和1.8个百分点，且处理速度FPS由3.4帧/s、5.3帧/s提升至7.0帧/s；相较单阶段模型YOLACT和ConvNet，其mAP@0.5∶0.95分别高出8.0和7.1个百分点，在接近二者处理速度（7.4帧/s、7.2帧/s）的前提下保持更高精度。SP—SOLOv2展现出较高的稳定性和实用性，可以为温室作物的智能管理提供重要的技术支持。

关键词：温室作物,甜椒,实例分割,SOLOv2,注意力机制

基金资助：河南省终身教育课题和课程开发项目(202370216)；河南省社科联调研课题（SKL—2025—1217）