【技术实现步骤摘要】
：本专利技术涉及一种入侵检测系统及其检测方法，属于网络安全。
技术介绍
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技术介绍
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1、障碍物检测在农业机械化和自动化领域中扮演着至关重要的角色，特别是在设施农业大棚中，机器人必须能够有效识别和避开各种障碍物以保证作业的连续性和安全性。当前，利用计算机视觉技术进行障碍物检测已经逐渐成为提升农业机器人自动化水平和作业效率的关键技术。
2、然而，在设施农业环境中，机器人面临的挑战尤为突出，如大棚内光线条件复杂、障碍物类型多样(包括作物、工具、其他机械等)，以及障碍物与背景间的对比度不明显等问题。此外，现有的障碍物检测方法在处理这些复杂场景时常常存在实时性和准确性不足的问题，难以满足农业自动化的高效率和高精度需求。
3、针对设施农业大棚内的特定条件，需要开发能够准确快速地处理和识别障碍物的高效算法。目前大部分算法依赖于传统的特征提取和图像处理技术，这些方法在复杂农业场景中往往效率不高，且易受环境变化的影响，导致检测性能不稳定。因此，开发一种新的障碍物检测方法，能够适应设施农业中变化多端的环境条件和障碍物...
【技术保护点】
1.一种设施农业机器人作业过程中障碍物检测方法，其特征在于：包括：
2.采用RefineConv卷积替换所述YOLOv8模型在特征融合网络中的卷积层，RefineConv卷积首先通过一个动态调节模块来确定每个特征图的处理深度，根据输入特征的复杂性自动调整计算资源的分配。随后，特征图通过一个增强模块，该模块包括局部响应归一化和小尺度特征提取器，以增强局部特征的表达能力。
3.数据集获取模块，获取机器人在设施大棚中作业的图像，建立机器人障碍物数据集；模型训练模块，建立改进的YOLOv8模型，通过所述机器人障碍物数据集训练所述改进的YOLOv8模型；...
【技术特征摘要】
1.一种设施农业机器人作业过程中障碍物检测方法，其特征在于：包括：
2.采用refineconv卷积替换所述yolov8模型在特征融合网络中的卷积层，refineconv卷积首先通过一个动态调节模块来确定每个特征图的处理深度，根据输入特征的复杂性自动调整计算资源的分配。随后，特征图通过一个增强模块，该模块包括局部响应归一化和小尺度特征提取器，以增强局部特征的表达能力。
3.数据集获取模块，获取机器人在设施大棚中作业的图像，建立机器人障碍...
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