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申请/专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要：本发明公开了基于YOLOv8的百香果成熟度检测方法，具体涉及农业果蔬检测技术领域。目的是优化百香果生长期阶段的检测方式，提高百香果生长期阶段图像识别的准确性和鲁棒性。该方法是由如下步骤实现的：步骤一：收集百香果生长期阶段图像，建立百香果生长期阶段图像数据集；步骤二：对百香果生长期阶段图像进行预处理，标定百香果生长期各阶段图像并建立训练集和测试集；步骤三：构建训练使用的深度学习网络模型，搭载YOLOv8框架；步骤四：设定模型训练参数，图像处理参数，分类识别检测参数等；步骤五：使用调整好的百香果生长期各阶段目标检测识别模型对百香果生长期各阶段图像训练集进行训练；步骤六：使用测试集测试训练后的模型，训练结果合理输出模型。本发明适用于智慧农业果蔬系统。
主权项：1.一种基于YOLOv8的百香果成熟度检测方法，其特征在于，包括步骤：步骤一，收集百香果生长期阶段图像，建立百香果生长期阶段图像数据集，采集百香果生长期阶段园下百香果生长期阶段的图像，上传并储存至硬盘作为百香果生长期阶段图像数据收集；步骤二，对百香果生长期阶段图像进行预处理，标定百香果生长期阶段图像并建立训练集和测试集，将收集好的百香果生长期阶段图像划分为四个类别进行标定，按照YOLOv8的格式进行训练集和测试集的搭建和存储；步骤三，搭建深度学习模型TensorFlow框架，使用PyCharm平台，下载YOLOv8n的模型；步骤四，设定YOLOv8n模型的训练参数，配置yaml文件，调整数据集的检测参数；步骤五，使用配置完成的百香果成熟度检测模型对百香果生长期阶段的训练集进行训练，获取图片中百香果的生长期情况的标注结果；步骤六，使用测试集测试训练完成后的模型，使用模型评估指标进行评估，评估通过输出模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 南宁桂电电子科技研究院有限公司 基于YOLOv8的百香果成熟度检测方法
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