基于YOLOv8-CGD的柠檬成熟度及品质双指标检测方法及系统

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基于YOLOv8-CGD的柠檬成熟度及品质双指标检测方法及系统
申请号:CN202510659628
申请日期:2025-05-21
公开号:CN120599601A
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明涉及柠檬成熟度及品质检测技术领域,具体公开了基于YOLOv8‑CGD的柠檬成熟度及品质双指标检测方法及系统,该方法包括:采集待检测柠檬图像;并基于YOLOv8模型对待检测柠檬图像进行成熟度及品质情况识别,获取检测结果。本发明的方案中通过将ConvNeXtV2作为主干特征提取网络,插入GatherExcite注意力机制模块,并引入DIoU作为边界回归损失函数,有效提高了模型在复杂田间环境下的运行速度、特征提取能力和检测精度;本发明为柠檬成熟度及品质检测提供了准确可靠的技术支持,也为自动化采摘机器人实现高效精准采摘提供了技术保障,具有重要的应用价值。
技术关键词
指标检测方法 柠檬 网络模块 注意力机制 自动化采摘机器人 指标检测系统 品质检测技术 检测头 图像增强 特征提取能力 数据 特征提取网络 田间环境 图像采集模块 特征提取模块 中间层
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