基于多源数据融合的智能机器人茶叶嫩梢采摘点识别方法

本发明涉及一种基于多源数据融合的智能机器人茶叶嫩梢采摘点识别方法，属于茶叶智能采摘技术领域。首先获取茶叶夜间图像，提出基于分解模型的夜间图像增强模型，以解决夜间环境下图像存在大量噪声点和亮度不足的问题。接着提出DFOCC‑YOLOv8模型获取茶叶二维检测框，将通道和空间特征互相补偿，解决茶叶小目标出现漏检的问题。并提出TeaReLU激活函数和自适应遮挡损失函数，改善茶叶嫩梢因遮挡而无法准确识别的问题。然后构建异源多特征加权融合的茶叶嫩梢分割模型，剔除与茶叶无关的背景。最后引入激光雷达的点云数据获取深度信息，并构建基于深度数据优化与风速修正的采摘点定位系统，确定茶叶嫩梢采摘点的位置。