1.一种遮挡环境下的果实检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测果实的图像；

对所获取的图像进行图像特征的提取与融合，得到融合后的图像特征；

根据所得到的融合后的图像特征和遮挡检测模型进行果实检测；

其中，所述遮挡检测模型以图像损失函数最小为目标函数，采用双层图卷积网络实现果实检测；

图像特征融合的过程中，采用特征金字塔，通过横向连接和每个特征图之间自上而下的融合进行特征整合，得到融合后的图像特征；

在得到融合后的图像特征之后，在所述特征金字塔的基础上嵌入非局部模块，进行图像特征的精细化处理；

所述遮挡检测模型处理融合后的图像特征，将遮挡部分和被遮挡部分进行区分，将区分后的图像特征进行分布处理；其中，第一层图卷积网络用于检测轮廓和处理被遮挡部分，实现对被遮挡部分的轮廓预测和掩膜回归；第二层图卷积网络用于处理遮挡部分，实现对遮挡部分的轮廓预测和掩膜回归；

所述图像损失函数包括检测阶段损失子函数、被遮挡分支损失子函数和遮挡分支损失子函数。

2.如权利要求1中所述的一种遮挡环境下的果实检测方法，其特征在于，所述获取待检测果实的图像为各种环境下的果实图像，其中各种环境包括不同时间段、不同天气、不同光照角度和不同遮挡情况。

3.如权利要求1中所述的一种遮挡环境下的果实检测方法，其特征在于，图像特征提取的过程中，基于优化的ResNet进行图像特征的提取。

4.一种遮挡环境下的果实检测系统，采用如权利要求1‑3任一项所述的一种遮挡环境下的果实检测方法，其特征在于，包括：获取模块，被配置为获取待检测果实的图像；

融合模块，被配置为对所获取的图像进行图像特征的提取与融合，得到融合后的图像特征；

检测模块，被配置为根据所得到的融合后的图像特征和遮挡检测模型进行果实检测；

其中，所述遮挡检测模型以图像损失函数最小为目标函数，采用双层图卷积网络实现果实检测。

5.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑3中任一项所述的遮挡环境下的果实检测方法中的步骤。

6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑3中任一项所述的遮挡环境下的果实检测方法中的步骤。