及时、高效、细致地对猕猴桃花授粉是促使优质猕猴桃生长的关键。近几年人工授粉被大量应用到猕猴桃果树上,以用来减少对蜜蜂授粉的依赖。但由于猕猴桃花期较短,需要人工在短时间内完成果园内所有猕猴桃花的授粉工作,这需要大量的时间、金钱和人力。随着猕猴桃果园种植面积的不断扩大,以及农村劳动力不足、人口老龄化等问题的出现,亟需进行猕猴桃自动授粉系统的研究,利用科技发展提高授粉效率,推动田间授粉操作的高效化、自动化、智能化。针对上述问题,本文提出了一种基于深度学习的猕猴桃自动授粉系统的设计与实现方案,并最终部署到英伟达公司推出的人工智能开发板上。该系统首先通过深度摄像头采集猕猴桃花的彩色流以及深度流信息,然后将彩色流信息送入目标检测网络模型中进行推理识别,同时结合深度流信息对识别出的猕猴桃花的二维坐标进行转化,获取其在三维空间下的位置坐标,最终将空间三维坐标传送给机械臂控制系统,控制系统将控制机械臂对猕猴桃花进行授粉。基于上述功能需求,本文的主要工作内容如下:（1）目标检测算法的选取。首先通过对猕猴桃花数据的采集、标注建立了猕猴桃花数据集,由于在猕猴桃开花期间每天都要进行授粉,这样就要求区分未授粉和授过粉的花朵,于是本文将猕猴桃花分为四个类别:flower1（完全开放且未授粉的花朵）、flower2（半开放且未授粉的花朵）、flower3（完全未开放的花骨朵）、flower4（已经授过粉的花朵）。接着研究了Faster R-CNN、SSD和YOLO三种当前主流的目标检测算法,并在猕猴桃花数据集上进行实验,最终根据实验结果综合考虑检测算法的准确率以及速度选择YOLOv5目标检测算法作为后续研究的基础。（2）基于YOLOv5的改进算法YOLOv5＿IMP目标检测算法。首先对YOLO系列目标检测算法YOLOv3、YOLOv4以及YOLOv5进行进一步研究,虽然YOLOv5算法在准确率和速度上都有不错的表现,但其仍有不足之处:其一,在特征提取时只关注了局部信息,并没有考虑全局以及上下文信息;其二,在特征融合时,只考虑了两个节点进行特征融合,并未考虑三个甚至多个节点进行更高级别的特征融合;其三,并未侧重于对猕猴桃花这种中、小目标物体的检测。基于上述问题,本文在YOLOv5算法的基础上对网络架构的各个方面进行了改进优化,包括在主干特征提取网络方面,使用C3TR模块替代原有的C3模块以及加入了CBAM注意力机制模块,以获取全局以及上下文信息;在加强特征提取网络方面,使用Bi FPN网络结构代替YOLOv5中的PANet网络结构,以获得更深层次的特征融合;在YOLO Head输出端方面,通过增加了一个YOLO Head中小目标物体检测头,加强了对于中、小目标的检测。最终本文提出了YOLOv5＿IMP目标检测算法,实验结果表明,YOLOv5＿IMP算法在猕猴桃花四个类别的m AP值为85%,尤其是最为关注的flower1类别的AP值达到了92.8%。（3）猕猴桃自动授粉系统的设计与实现。猕猴桃自动授粉系统主要包括三个模块:检测模块、定位模块以及控制模块。检测模块主要是将提出的YOLOv5＿IMP目标检测算法通过Tensor RT高性能C++推理库部署到NVIDIA推出的Jetson Nano人工智能开发板上并对目标对象进行推理识别,实验结果表明,平均每张图片的检测时间为189ms;定位模块主要是通过Intel Real Sense D435i深度摄像头采集深度流和彩色流信息,然后使用相机的librealsense C++库将得到的二维像素坐标最终转化为以机械臂为参考系的空间三维坐标,通过实验验证,相机定位距离60cm的猕猴桃花时,X轴平均误差为5.5mm,Y轴平均误差为5.6mm,Z轴平均误差为6.6mm;控制模块包括三个部分,与小车进行通信,控制小车每次移动固定的距离,与深度摄像头进行通信,控制摄像头采集同一时刻的彩色图片和深度图片,与机械臂进行通信,将空间三维坐标传送给机械臂控制系统,机械臂控制系统将会控制机械臂到达指定的位置并对目标花朵进行授粉操作。本文最终实现了一种基于深度学习的猕猴桃自动授粉系统,该系统具有检测准确率高、授粉速度快、成本低的优点。经测试,猕猴桃花的检测成功率为92.8%,授粉速度为2.91s/朵。该系统能够实现对猕猴桃花的自动授粉,对推动我国猕猴桃授粉产业向高效化、自动化、智能化发展有重大的研究意义。