基于改进YOLOv8的实时菠萝成熟度目标检测方法

摘要

为提高不同成熟度种植区域的机械采摘菠萝准确率，保证菠萝品质，提出了基于改进YOLOv8的实时菠萝成熟度目标检测方法。针对自然环境下菠萝机械采摘中存在目标小、数量密集和光线遮挡等问题，改进模型把原始YOLOv8模型中主干部分、颈部部分的公共卷积替换成深度可分离卷积（depthwise separable convolution,DSConv），精简模型参数；在融合特征前增加了卷积注意力机制模块（convolutional block attention module,CBAM），使特征融合更关注重要的特征，提升目标检测的准确率；使用EIoU损失函数替换YOLOv8网络原损失函数CIoU，加快网络收敛速度。结果显示，改进模型对菠萝成熟度检测的平均精度均值为97.33%，与Faster R-CNN、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7对比发现，平均精度均值分别提升5.53、7.91、4.38、4.66百分点；在保证检测精度的前提下，算法模型参数量仅为16.8×10～6。结果表明，改进模型提高了菠萝成熟度识别的精度和推理速度，具有更强的鲁棒性。

关键词

菠萝果实 / 成熟度 / YOLOv8 / 目标检测

基金资助

广东省普通高校重点领域新一代信息技术专项（2020ZDZX3008）