面向精准采摘的多任务学习黄花菜分割与采摘参数测定方法

本发明公开了一种面向精准采摘的多任务学习黄花菜分割与采摘参数测定方法，构建ADPPL‑MYOLO多任务自优化分割模型，所述ADPPL‑MYOLO多任务自优化分割模型包括IMSM密集多尺度特征提取模块、MBFE多维条形特征提取器模块、TSDS‑Head任务协同动态分割头模块；以DLWS动态损失权重策略保障模型在各任务上均衡表现，以HCOA高维超参数优化算法提升模型的可靠性，以DCSL‑Daylily、RSEAD‑CA分别实现黄花菜采摘点像素坐标和裁剪角度信息的确定。本发明的应用有助于减少因人工经验和体力限制导致的经济损失，加速农作物自动化采摘技术的工程化进程。