一种玫瑰花智能采摘检测方法

本发明提供一种玫瑰花智能采摘检测方法，属于深度学习技术领域，本发明首先采集不同成熟度玫瑰图像，采用分层多级标注方法将玫瑰划分为初级花苞、中级花苞、初开花朵、全开花朵四类，并进行数据增广构建泛化性数据集；然后改进Yolov8模型，设计多路径加权引导金字塔结构替换原模型Concat层，增强细节特征表达能力；接着训练改进模型并进行剪枝，采用知识蒸馏策略恢复性能损失；最后应用优化模型对种植园内玫瑰进行成熟度检测，输出检测结果。整个方法通过数据构建、模型设计和压缩优化三个环节的有机结合，实现了玫瑰成熟度检测精度与效率的平衡，为自动化采摘系统提供了关键技术支持。