一种基于机器学习算法的棚顶动态监测方法及系统

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种基于机器学习算法的棚顶动态监测方法及系统。方法，包括获取棚顶图像；对获取的棚顶图像进行预处理；利用图像语义分割Enet算法对预处理后的棚顶图像进行棚顶分割；利用目标检测算法对分割出来的区域进行检测；通过正负样本分配策略和loss计算分别对检测结果进行验证。利用基于Yolov8网络架构的目标检测算法，将图像划分为网格单元进行物体边界框和类别的预测，提高了检测的精度和效率。