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基于改进YOLOv8n的套袋柑橘识别

文献类型： 中文期刊

作者： 王微子 1 ; 马伟 1 ;

作者机构： 1.中国农业科学院都市农业研究所/国家成都农业科技中心

关键词： 深度学习;柑橘采收;目标检测

期刊名称： 西南大学学报(自然科学版)

ISSN： 1673-9868

年卷期： 2025 年 47 卷 009 期

页码： 11-23

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 有效识别套袋柑橘目标是实现数字农业产量估测的重要一步。针对在果实重叠和枝叶遮挡环境下识别套袋柑橘较困难的情况，基于YOLOv8n目标检测模型提出了DH-YOLO(YOLOv8n-DySample-HWD)套袋柑橘目标检测模型。主要对YOLOv8n模型的网络结构做了以下改进：首先，使用DySample模块替换原模型中的上采样模块，提升模型的准确率；其次，在保证模型的准确率和召回率的同时，引入HWD轻量级下采样模块来减少模型内存，与原始模型相比，更方便部署。所提出的套袋柑橘目标检测模型在准确率和平均精度方面均提高了0.5个百分点，模型内存减少了0.2MB，具有更高的识别精度和更强的部署能力，该模型可用于自然环境中套袋柑橘采收和产量预测工作。

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