一种基于改进YOLO模型的蓝莓全生长周期检测方法及系统

本发明涉及目标检测技术领域，尤其是涉及一种基于改进YOLO模型的蓝莓全生长周期检测方法及系统，所述方法，包括采集蓝莓不同生长周期的多维度图像数据，并对获取的多维度图像数据进行标注，根据标注后的多维度图像进行预处理，包括通过轻量级语义分割模型对图像数据进行语义分割，根据批注的不同图像进行多尺度动态输入；基于预处理后的多维度图像构建YOLO检测模型，对构建完成的YOLO检测模型进行多任务联合训练，基于训练完成的YOLO检测模型进行边缘端推理优化，本发明的动态网络裁剪策略根据各阶段检测头置信度关闭无效分支，适应不同生长阶段数据分布变化，满足全周期监测的实时性与稳定性要求。