Para mejorar la eficiencia de la recolección mecánica automática de tomates cherry en un entorno de agricultura de precisión, este estudio propone un algoritmo mejorado de detección de objetivos basado en YOLOv5n. Los pasos de mejora son los siguientes: primero, se utiliza el algoritmo de agrupamiento K-means++ para actualizar la escala y la relación de aspecto de la caja de anclaje, adaptándola a las características de forma de los tomates cherry. En segundo lugar, se introduce el mecanismo de atención a las coordenadas (CA) para expandir el rango de campo receptivo y reducir la interferencia de ramas, hojas muertas y otros fondos en el reconocimiento de la madurez del tomate cherry. A continuación, se reemplaza la función de pérdida tradicional por la función de pérdida de regresión de caja delimitadora con mecanismo de enfoque dinámico (WIoU). El grado de valores atípicos y el mecanismo de enfoque dinámico no monótono se introducen para abordar el problema de equilibrio de la regresión de caja delimitadora entre datos de alta calidad y baja calidad. Esta investigación emplea un conjunto de datos de tomates cherry autoconstruido para entrenar los algoritmos de detección de objetivos antes y después de las mejoras. Se realizan experimentos comparativos con los algoritmos de la serie YOLO. Los resultados experimentales indican que el modelo mejorado ha logrado un aumento del 1,4% tanto en precisión como en recuperación en comparación con el modelo anterior. Logra una precisión media mAP del 95,2%, un tiempo de detección promedio de 5,3 ms y un tamaño de archivo de peso de solo 4,4 MB. Estos resultados demuestran que el modelo cumple con los requisitos para la detección en tiempo real y aplicaciones ligeras. Es altamente adecuado para implementarse en sistemas integrados y dispositivos móviles. El modelo mejorado presentado en este documento permite el reconocimiento de objetivos en tiempo real y la detección de madurez para tomates cherry. Proporciona una guía de reconocimiento de objetivos rápida y precisa para lograr la recolección mecánica automática de tomates cherry.