YOLO-LT的無人機(jī)航拍蘋果果園小目標(biāo)檢測(cè)及產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法

摘要： 針對(duì)無人機(jī)拍攝條件下小目標(biāo)果實(shí)識(shí)別及產(chǎn)量預(yù)測(cè)精度不高的問題，提出一種YOLO-LT的無人機(jī)航拍蘋果果園小目標(biāo)檢測(cè)及產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法。首先，提出YOLO-LT模型，在YOLOv8n模型主干網(wǎng)絡(luò)中添加圖像增強(qiáng)去霧模塊(feature fusion attention network, FFA-Net),增強(qiáng)了霧天等復(fù)雜環(huán)境下圖像的清晰度；用焦點(diǎn)調(diào)制網(wǎng)絡(luò)(focal modulation... （共11頁）