基于機器視覺的露地甘藍無人化采收作業(yè)質(zhì)量檢測模型

摘要： 采收后甘藍質(zhì)量精準識別是實現(xiàn)露地甘藍無人化采收作業(yè)質(zhì)量檢測的前提，為解決采收甘藍質(zhì)量識別過程中存在的采收背景環(huán)境復雜、運輸裝置運行速度快導致甘藍特征難以獲取、對小目標識別精度不足的問題，提出一種基于YOLOv8s的輕量化采收作業(yè)質(zhì)量檢測方法。首先，采用RepVGG模塊替換Backbone層中部分Conv模塊，增強原始模型特征提取能力的同時減少模型參數(shù)量；其次，引入CBAM卷積注... （共9頁）