【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及深度学习，尤其涉及一种基于改进yolov8的柑橘成熟度检测方法和相关装置。
技术介绍
1、新会陈皮作为广东陈皮上品，是中国传统地道药材，是广东三宝之首，也是十大药材之一，而新会柑则作为陈皮的原材料。目前，新会柑的采摘依靠人工，由于不同成熟度的柑橘具有不同的市场价值，因此需要对柑橘果实的成熟度进行定期观察，从而大大增加人工成本。同时，对柑橘果实成熟期的判定直接决定果实的运输和贮藏方式，影响整个柑橘的生产成本。由于新会柑果实高度密集、叶片遮挡严重且在果实丰收时成熟度不统一，此问题成为最耗时耗力的工作，因此新会柑成熟度的精准检测研究具有重要的现实意义。
2、传统方法受限于人力和设备成本，导致柑橘品种识别缺乏灵活性、高效性和准确性。当前基于卷积神经网络的水果成熟度目标检测算法存在检测精度和速度的平衡问题，大部分检测精度高的算法，模型的计算参数高且检测速度慢。相反，模型计算参数低，检测速度快的方法，检测精度却不高。目前关于新会柑成熟度检测的研究方法相对较少。新会柑果实在生长发育的过程中易受到光照、环境等因素的影响，...
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv8的柑橘成熟度检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述CARAFE算子包括有内核预测模块和特征感知重组模块。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述GhostConv模块由第一部分、第二部分和第三部分组成，所述第一部分通过1×1的卷积对输入特征图进行特征提取；所述第二部分通过深度可分卷积分别对单通道进行低计算量的运算；所述第三部分将所述第一部分生成的特征图与第二冗余特征图进行拼接，得到输出特征图。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述颈部网络还包括下采样层、特征拼接...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov8的柑橘成熟度检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述carafe算子包括有内核预测模块和特征感知重组模块。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述ghostconv模块由第一部分、第二部分和第三部分组成，所述第一部分通过1×1的卷积对输入特征图进行特征提取；所述第二部分通过深度可分卷积分别对单通道进行低计算量的运算；所述第三部分将所述第一部分生成的特征图与第二冗余特征图进行拼接，得到输出特征图。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述颈部网络还包括下采样层、特征拼接层和多个c2f模块，在每个所述c2f模块后都增加所述多维协作注意力机制。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多维协作注意力机制由挤压转换机制、激励转换机制和聚合组成，所述挤压转换机制是通过平均池化和标准差池化获得特征进行有效结合；所述激励转换机制是能够自适应地确定交互覆盖范围，以获得通道之间的局部特征交互；所述多维协作注意力机制包括顶部分支、中间分支和底部分支，所述顶部分支...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓辅秦，陈健乐，付兰慧，陈伟彪，罗家龙，谯未来，许凯涵，唐彩云，侯健峰，习江涛，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：
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