一种基于改进YOLOv8的赣南脐橙成熟度检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv8的赣南脐橙成熟度检测方法，该方法通过多模态传感器采集脐橙表面纹理、色泽及光谱反射率等多维度原始数据，运用脐橙多模态特征融合算法，将视觉与光谱特征深度关联融合，形成融合特征向量集合。借助改进YOLOv8模型的骨干网络构建特征金字塔，提取不同尺度特征；颈部网络跨层级融合优化特征；头部网络依预设参数进行检测回归，预测成熟度类别并生成检测框。最终确定脐橙成熟度检测结果，获取位置与类别标识。该方法有效整合多模态信息，优化模型结构，实现对赣南脐橙成熟度的精准、高效检测，为脐橙产业智能化分级提供技术支撑。