【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于改进yolov8的高效蓝莓成熟度检测方法，属于计算机视觉。
技术介绍
1、蓝莓被称为"超级水果"，因其富含花青素、黄酮类化合物和抗坏血酸，已被证明有助于保护视力、预防癌症和改善心血健康。根据国际蓝莓组织(ibo)在《全球蓝莓产业状况报告(2023)》中的数据显示，中国已成为世界上最大的蓝莓生产国。对其进行快速、准确的检测和定位可以帮助果农提高采摘效率，对于把控蓝莓的生长过程和优化作物管理策略等方面具有重要意义。目前，蓝莓的采摘主要依赖人工经验判断进行手动操作，但随着种植规模的扩大，传统的人工采摘方式耗时且劳动强度大，难以满足当前大规模、高效率生产的需求。因此，实现蓝莓自动化采摘技术将是解决这一问题的一个极具前景的方案。
2、传统的果蔬检测算法主要是基于颜色、纹理和形状等特征，使用计算机图像处理技术或者浅层的机器学习算法对目标进行检测。然而在复杂场景下，检测目标容易受到遮挡、光照和分布密集等因素的影响，往往会导致这些传统的检测算法表现不佳。近年来，随着人工智能算法的快速发展，基于深度学习的目标检测技术在计...
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv8的高效蓝莓成熟度检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8的高效蓝莓成熟度检测方法，其特征在于，所述Step2具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8的高效蓝莓成熟度检测方法，其特征在于，所述Step3中使用CWFM特征融合模块对原始YOLOv8模型的SPPF模块进行改进具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8的高效蓝莓成熟度检测方法，其特征在于，所述Step3中使用DBBNCSPELAN结构重参数化模块对原始YOLOv8...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov8的高效蓝莓成熟度检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8的高效蓝莓成熟度检测方法，其特征在于，所述step2具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8的高效蓝莓成熟度检测方法，其特征在于，所述step3中使用cwfm特征融合模块对原始yolov8模型的sppf模块进行改进具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8的高效蓝莓成熟度检测方法，...
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