基于改进YOLO v8的菌棒栽培香菇分级方法及系统技术方案

本发明专利技术属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于改进YOLO v8的菌棒栽培香菇分级方法；方法包括：将获取的香菇图像输入至训练后的改进的YOLO v8模型中，得到香菇图像中各检测目标的类别和成熟度；通过将原始YOLO v8模型主干网络中的C2f模块替换为C2f_Faster_CGLU模块，在颈部网络中构建小目标特征金字塔结构SOEP，以及在检测头中引入共享卷积块后得到改进的YOLO v8模型；本发明专利技术构建了小目标特征金字塔结构SOEP，通过引入SPDConv和CSPOmniKernel模块，增强了模型在分级时对小尺寸香菇的检测能力，提高了整体的检测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理，尤其涉及一种基于改进yolo v8的菌棒栽培香菇分级方法。

技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。

2、随着近年来全球香菇需求的显著增长，香菇的质量检验和分级对产业发展也变得至关重要，其中花香菇因高经济价值而受到广泛青睐，而普通香菇市场价值相对较低。为确保香菇品质和价格分级的准确性，并提升采摘效率，对菌棒栽培香菇进行分级显得尤为必要，这不仅有助于提高经济效益，还能优化生产流程。

3、鲜香菇的采摘是生产的关键环节，目前仍主要依赖手工操作，效率低且成本高。引入采摘机器人可以显著提高生产效率，降低成本，而实现机器人自动化采摘的前提是能够快速准确地检测新鲜香菇。传统的计算机视觉技术虽然在香菇无损检测和质量分级方面取得了一定进展，但特征提取和缺陷检测仍依赖人工设计，局限性明显，自动化程度不足。

4、此外，传统方法在图像检测过程中容易受到噪声和光照变化的影响，导致精度低、鲁棒性差，制约了香菇生产的自动化进程。

5、yolo v8作为先进的目标检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进YOLO v8的菌棒栽培香菇分级方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于改进YOLO v8的菌棒栽培香菇分级方法，其特征在于，所述C2f_Faster_CGLU模块，包括顺次连接的C2f模块、部分卷积层PConv、改进的CGLU结构以及DropPath层；

3.如权利要求1所述的一种基于改进YOLO v8的菌棒栽培香菇分级方法，其特征在于，所述SPDConv模块，包括顺次连接的空间到深度变换模块SPD以及3x3卷积层；

4.如权利要求1所述的一种基于改进YOLO v8的菌棒栽培香菇分级方法，其特征在于，所述CSP-Omn...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进yolo v8的菌棒栽培香菇分级方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于改进yolo v8的菌棒栽培香菇分级方法，其特征在于，所述c2f_faster_cglu模块，包括顺次连接的c2f模块、部分卷积层pconv、改进的cglu结构以及droppath层；

3.如权利要求1所述的一种基于改进yolo v8的菌棒栽培香菇分级方法，其特征在于，所述spdconv模块，包括顺次连接的空间到深度变换模块spd以及3x3卷积层；

4.如权利要求1所述的一种基于改进yolo v8的菌棒栽培香菇分级方法，其特征在于，所述csp-omnikernel模块，包括：顺次连接的第二1x1卷积层、特征分割模块split、并行的多尺度特征提取模块omnikernel和concat层以及第三1x1卷积层；

5.如权利要求4所述的一种基于改进yolo v8的菌棒栽培香菇分级方法，其特征在于，所述多尺度特征提取模块omnikerne...

【专利技术属性】
技术研发人员：王风云，王轩宇，齐康康，张振宇，吕向宇，穆元杰，
申请(专利权)人：山东省农业科学院，
类型：发明
国别省市：