一种基于改进YOLOv8的高效蓝莓成熟度检测方法技术

技术编号:44173681 阅读:23 留言:0更新日期:2025-02-06 18:19
本发明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领域。该方法包括:采集大棚蓝莓图片数据集;对蓝莓图片数据集进行预处理,包括裁剪蓝莓图片以及蓝莓图片的标注,标注分为三类:未成熟、半成熟和成熟;对预处理好的数据集进行划分,划分为训练集、验证集和测试集;对YOLOv8模型进行改进;使用划分好的训练集对改进后的YOLOv8模型进行训练,用验证集进行超参数调优,以保存最优模型;最后结合评价指标使用测试集对改进后的YOLOv8模型进行评估。本发明专利技术能够在复杂场景中快速准确地检测蓝莓成熟度,为蓝莓自动化采摘技术提供了理论依据。

【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算机视觉领域得到了广本文档来自技高网...

【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模型的网络结构进行改...

【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,...

【专利技术属性】
技术研发人员:付承彪王爱平田安红
申请(专利权)人:昆明理工大学
类型:发明
国别省市:

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