基于复杂背景下改进YOLOv8的茶叶嫩芽检测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 董春旺

作者： 董春旺;王孟杰;陈之威;丁泽中;田征瑞

作者机构：

关键词： 茶;嫩芽检测;深度学习;Ghost＿Conv;GAM＿Attention

期刊名称： 茶叶通讯

ISSN： 1009-525X

年卷期： 2024 年 51 卷 004 期

页码： 431-440

摘要： 茶树嫩芽检测是实现名优茶智能采摘的前提，但在复杂茶园环境中存在芽叶目标与背景相似、密集生长等问题，为目标检测精度与速度带来难度。为提升茶树嫩芽的识别精度和处理效率，研究提出一种基于改进YOLOv8模型的茶树嫩芽检测方法。该模型用Ghost＿Conv替换原始模型中的标准卷积，极大地减少了模型的参数；在Backbone的C2f模块后添加了GAM＿Attention模块，以提高对嫩芽目标的检测能力；同时将SPPF应用在Head前，帮助模型更好地整合从Neck输入的深层语义信息。试验结果表明，改进模型实现了90.7%的精度(P)、86.0%的召回率(R)和92.8%的平均精度(mAP)。与初始网络相比，改进后模型的P、R和mAP分别提高了9.6%、7.2%和5.7%。与其他检测算法模型相比，在P、R和mAP及模型复杂度上均有较好效果，为后期模型在实际场景的部署应用提供了理论支持。

分类号： TP391.41%S225.99

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