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申请/专利权人：云南农业大学
摘要：本发明提供了茶叶种植技术领域的一种结合茶叶图像和环境数据的茶叶采摘时间预测方法，包括：步骤S1、采集大量的茶叶图像以及环境数据构建数据集；步骤S2、基于YOLOv8n网络创建一采摘时间预测模型，设定采摘时间预测模型的损失函数；YOLOv8n网络基于感受野卷积注意力模块、反向残差注意力模块、切片辅助超推理算法构建；步骤S3、通过数据集对采摘时间预测模型进行训练，训练过程中不断对超参数进行优化；步骤S4、基于F1分值、AUC、均方误差、均方根误差、平均绝对误差评估采摘时间预测模型的性能；步骤S5、通过采摘时间预测模型进行茶叶采摘时间的预测。本发明的优点在于：极大的提升了茶叶采摘时间预测的精度以及效率。
主权项：1.一种结合茶叶图像和环境数据的茶叶采摘时间预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、采集大量的茶叶图像以及环境数据，对各所述茶叶图像以及环境数据进行预处理，再对各所述茶叶图像以及环境数据进行关联并构建数据集；步骤S2、基于YOLOv8n网络创建一采摘时间预测模型，设定所述采摘时间预测模型的引入辅助边界框的损失函数；所述YOLOv8n网络基于感受野卷积注意力模块、反向残差注意力模块、切片辅助超推理算法构建；步骤S3、通过所述数据集对采摘时间预测模型进行训练，训练过程中不断对至少包括批量大小、训练轮数、随机失活率、权值衰减率以及学习率的超参数进行优化；步骤S4、基于F1分值、AUC、均方误差、均方根误差以及平均绝对误差评估所述采摘时间预测模型的性能；步骤S5、通过所述采摘时间预测模型进行茶叶采摘时间的预测，生成预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南农业大学 一种结合茶叶图像和环境数据的茶叶采摘时间预测方法
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