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题名基于改进YOLOv8的柠檬果实识别方法
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作者
刘愚成
梁新成
李法霖
张峰菱
李云伍
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机构
西南大学工程技术学院
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出处
《西南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第7期219-230,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(52405294)
贵州省科技计划项目(黔科合支撑〔2021〕一般171)。
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文摘
为了解决人工采摘柠檬果实成本高、效率低下等问题,实现在复杂环境下对柠檬果实的快速精准识别,提出一种基于改进YOLOv8模型的柠檬果实识别方法。首先,在主干网络中引入SPDConv模块来提升模型对低分辨率图像和小目标的检测精度;然后,加入EMA注意力机制来有效提取被遮挡柠檬的特征;最后,将CIoU边界框损失函数替换为Wise-IoU以降低对高质量锚框的依赖并增强模型的泛化能力。在自建数据集上进行测试,结果表明:YOLOv8-SEW模型的精确率、召回率、平均精度均值分别为94.5%、85.7%及92.4%,与改进前相比分别提升1.0%、4.2%和2.9%。单幅图像的检测时间为44.8 ms,可以实现柠檬的快速准确识别,为实现自动化柠檬果实采摘提供技术基础。
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关键词
柠檬识别
YOLOv8
spd卷积模块
Wise-IoU损失函数
注意力机制
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Keywords
recognition of lemon fruits
YOLOv8
spd convolution module
Wise-IoU loss function
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S23
[农业科学—农业机械化工程]
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