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申请/专利权人：安徽农业大学

摘要：本发明涉及一种基于改进YOLOv8的草莓成熟度检测方法及系统，包括：采集待检测草莓图像；基于改进的YOLOv8模型对所述待检测草莓图像进行成熟度识别，获取草莓成熟度检测结果；其中，所述改进的YOLOv8模型通过训练集完成训练，所述训练集数据为标注成熟度的草莓图像集。本发明能够实现在开放场景下提高目标检测模型识别草莓的准确率以及定位采摘的准确率。

主权项：1.一种基于改进YOLOv8的草莓成熟度检测方法，其特征在于，包括：采集待检测草莓图像；基于改进的YOLOv8模型对所述待检测草莓图像进行成熟度识别，获取草莓成熟度检测结果；其中，所述改进的YOLOv8模型通过训练集完成训练，所述训练集数据为标注成熟度的草莓图像集；所述改进的YOLOv8模型包括：CBAM模块和空间金字塔池化模块；CBAM模块包括：第一CBAM模块和第二CBAM模块；将第一CBAM模块和第二CBAM模块分别添加到Neck网络的第一CBS层和第二CBS层中；空间金字塔池化模块包括：第一空间金字塔池化模块、第二空间金字塔池化模块、第三空间金字塔池化模块；第一空间金字塔池化模块、第二空间金字塔池化模块、第三空间金字塔池化模块位于Head网络中；位于Neck网络第一CBS层和第二CBS层之间的C2f模块与第一空间金字塔池化模块连接；位于Neck网络第二CBS层之后的C2f模块与第二空间金字塔池化模块连接；Neck网络中其余的C2f模块与第三空间金字塔池化模块连接；所述CBAM模块包括：通道注意力子模块和空间注意力子模块；所述通道注意力子模块的输出端与所述空间注意力子模块的输入端相连接；所述通道注意力子模块包括：对特征图进行全局平均池化，将所述特征图降维成权重向量；将所述权重向量输入到两个全连接层中，获取通道注意力权重；利用激活函数对所述注意力权重进行处理，将处理后的所述通道注意力权重应用到特征图中的每个通道上，获取加权后的特征图；所述空间注意力子模块包括：将特征图通过一个卷积层进行压缩，对压缩后的特征图进行全局平均池化，并将平均池化后的所述特征图输入到两个全连接层中，获取空间注意力权重；利用激活函数对所述空间注意力权重进行处理，将处理后的所述空间注意力权重应用于压缩后的特征图，获取加权后的特征图；所述空间金字塔池化模块包括：将Neck层的特征输入到预设数量的分支中，通过所述空间金字塔池化模块对所述分支中的所述特征进行池化处理，获取尺度特征；对所述尺度特征进行组合，获取多尺度特征。

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权利要求：

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