基于YOLOv8和PSP-Ellipse的火龍果成熟度識別

摘要： [目的]提高火龍果成熟度檢測準確率及魯棒性。[方法]采用YOLOv8目標檢測模型與PSP-Ellipse分割算法相結合的策略，提出一種高效且準確的火龍果成熟度自動識別方法。先利用YOLOv8的實時目標檢測功能對火龍果進行初步定位和識別，再通過PSP-Ellipse的形狀識別能力，對火龍果的形狀和成熟度進行進一步的精細分類。[結果]火龍果成熟度分類準確率為97.6%，魯棒性較強。... （共7頁）