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申请/专利权人：云南师范大学

摘要：本发明涉及一种基于改进YOLOv8网络模型的绿色沃柑检测方法，属于目标检测技术领域。首先，利用无人机拍摄获取未成熟的绿色沃柑视频，再对绿色沃柑视频进行预处理后得到绿色沃柑图像数据集，并将该数据集划分为训练集、验证集和测试集；然后将训练集中的绿色沃柑图像输入到改进后的YOLOv8网络模型进行训练，得到训练好的改进YOLOv8网络模型；最后将测试集中的绿色沃柑图像输入到训练好的改进YOLOv8网络模型进行检测，得到绿色沃柑检测结果。本发明通过改进的YOLOv8网络模型，提升了绿色沃柑检测的精确度和速度。

主权项：1.一种基于改进YOLOv8网络模型的绿色沃柑检测方法，其特征在于：Step1：获取自建绿色沃柑数据，使用无人机至沃柑种植基地进行拍摄未成熟的绿色沃柑视频；Step2：数据处理，将绿色沃柑视频按30帧秒截取绿色沃柑图像，并采用labelimg对取得的绿色沃柑图像进行矩形框标注；Step3：数据集划分，将标注好的沃柑数据集以训练集、验证集和测试集进行划分；Step4：训练改进的YOLOv8网络模型；Step5：用训练好的改进的YOLOv8网络模型对绿色沃柑进行检测，得到绿色沃柑检测结果；所述Step4具体为：Step4.1：所述改进的YOLOv8网络模型，将主干网络和特征增强网络中的Conv替换为DCNv2；其中，所述DCNv2是对可变形卷积DCN的改进；Step4.2：所述改进的YOLOv8网络模型，用DCNv2替换bottleneck中CBS卷积结构里的Conv，构建DBS结构，以实现Bottleneck_Dcnv2结构的构建；其中，所述bottleneck作为C2f重要组件，内部使用的是CBS卷积结构，所述CBS卷积结构由一层标准卷积Conv与BN层以及Silu层组成；Step4.3：所述改进的YOLOv8网络模型，在Bottleneck_Dcnv2中引入Deformable-LKA注意力机制；其中Deformable-LKA注意力机制包括：标准的2D卷积、带有偏移量的变形卷积、偏移场的计算和激活函数GELU；Step4.4：所述改进的YOLOv8网络模型，将C2f结构中堆叠的普通Bottleneck替换为Bottleneck_Dcnv2，由此完成了C2f_DCNv2模块的构建，并用C2f_DCNv2模块代替主干网络和特征增强网络中的C2f模块；其中，C2f_DCNv2模块首先对输入特征使用1×1卷积改变通道数，再用Split操作替代1×1卷积来切分特征，同时通过堆叠多次DCNv2模块来增大网络感受野，并且使用更多的跳跃连接；Step4.5：将训练集中的图像输入到改进后的YOLOv8网络模型进行训练，得到训练好的改进YOLOv8网络模型。

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百度查询： 云南师范大学 一种基于改进YOLOv8网络模型的绿色沃柑检测方法