【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种绿色沃柑检测方法，尤其涉及一种基于改进yolov8网络模型的绿色沃柑检测方法，属于目标检测。
技术介绍
1、随着图像识别和人工智能技术的不断发展，目标检测技术在农业生产中得到了广泛应用。绿色沃柑作为柑橘类水果的重要品种，在国内外市场上具有广泛的需求。然而，由于生长环境、采摘方式等多种因素的影响，绿色沃柑的品质和产量难以保证。因此，绿色沃柑的检测技术研究在果实品质控制和产量预测上能够提供有力支持。由于沃柑数量较多且密集，存在果实重叠、遮挡的问题，并且绿色沃柑相对较小且与其叶子颜色及周围绿色植物相似的情况，不易区分，难以捕捉，因此，漏检率和误检率较高。
2、故针对上述问题提出一种基于改进yolov8网络模型的绿色沃柑检测方法。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于改进yolov8网络模型的绿色沃柑检测方法，解决了目前现有技术中绿色沃柑检测的漏检率和误检率高的问题，以便提高绿色沃柑检测的精确度。
2、本专利技术的技术方案：本专利...
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv8网络模型的绿色沃柑检测方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8网络模型的绿色沃柑检测方法，其特征在于，所述Step 1具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8网络模型的绿色沃柑检测方法，其特征在于，所述Step 2具体为：Step 2.1：将每个视频按取帧间隔为30张取一张，避免相同图片重复过多造成模型训练时过拟合，最终取得3500张绿色沃柑图片；
4.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8网络模型的绿色沃柑检测方法，其特征在于，所述Step 3具体为：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov8网络模型的绿色沃柑检测方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8网络模型的绿色沃柑检测方法，其特征在于，所述step 1具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8网络模型的绿色沃柑检测方法，其特征在于，所述step 2具体为：step 2.1：将每个视频按...
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