为研究自然环境下柑橘的图像识别技术,实现柑橘的早期产量预测,提出一种改进的D-YOLOV3算法,实现自然环境下未成熟的绿色柑橘的识别与检测。研究构建绿色柑橘图像数据集,并对采集的图像进行预处理;改进算法采用DenseNet的密集连接机制替换YOLOV3网络中的特征提取网络Darknet53中的后三个下采样层,加强特征的传播,实现特征的复用。通过自制的数据集对D-YOLOV3算法进行测试,并分别对改进前后网络的识别性能、不同预处理方法和不同数据量图像对模型的影响进行试验。试验结果表明,改进的D-YOLOV3算法相对于传统YOLOV3算法精确率提高6.57%,召回率提高2.75%, F ₁分数提高4.41%,交并比提高6.13%,平均单张检测时间为0.28 s。通过不同果实数量图像对比试验验证了算法的可行性和准确性。研究结果表明,本文提出的D-YOLOV3算法对自然环境下未成熟的绿色柑橘识别具有较高的精准度,为柑橘的早期测产提供了技术支持。