摘要
本发明提供一种基于改进YOLOV8网络的茶叶关键点检测方法及设备,涉及计算机视觉和农业应用领域,包括:S1:获取茶叶图像集合,对茶叶图像集合进行关键点标注,获得关键点图像集合;S2:通过伽马校正对关键点图像集合进行光线增强,获得训练数据集合;S3:构建改进YOLOV8网络,通过训练数据集合对改进YOLOV8网络进行训练,获得训练好的改进YOLOV8网络;S4:对训练好的改进YOLOV8网络进行剪枝操作,获得最终的改进YOLOV8网络;S5:通过最终的改进YOLOV8网络对待测茶叶图像进行关键点检测,获得待测茶叶图像上的关键点。本发明最终的改进YOLOV8网络在提高检测关键点精度的同时,在低资源环境中能高效运行,并且易于部署。
技术关键词
关键点检测方法
模块
网络
图像
伽马校正
计算机视觉
数据
亮度
检测设备
处理器
时间段
指令
农业
算法
资源
精度
关系