基于改进YOLOv8n的茶叶嫩稍检测方法OA北大核心CSTPCD

中文摘要

针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题,该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先,在主干网络中引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSConv),增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力;其次,将颈部的路径聚合网络(path aggregation network,PANet)替换为加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN),强化模型的特…查看全部>>

作者：杨大勇;黄正栎;郑昌贤;陈宏涛;江新凤

作者单位：南昌大学先进制造学院,南昌330031南昌大学先进制造学院,南昌330031南昌大学先进制造学院,南昌330031南昌大学先进制造学院,南昌330031江西省经济作物研究所/江西省茶叶质量与安全控制重点实验室/特色果树茶叶种植与高值利用江西省重点实验室,南昌330046

分类：农业工程

中文关键词：图像处理图像识别名优茶智能采摘茶叶嫩梢目标检测YOLOv8n

刊名：《农业工程学报》 2024 (12)

页码/页数：P.165-173,F0003,10

基金：江西省现代农业产业技术体系(JXARS-02)江西省科技合作专项重点项目(20212BDH80011)。

DOI：10.11975/j.issn.1002-6819.202401155

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