基于YOLO框架的黄瓜目标检测系统的设计与实现.docxVIP

下载本文档

0
0
约2.08万字
约 26页
2025-10-14 发布于天津
举报
版权申诉

基于YOLO框架的黄瓜目标检测系统的设计与实现.docx

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

PAGEI

摘要

随着我国城镇化进程加快和农业劳动力短缺问题日益突出，发展智能化农业装备已成为推动现代农业转型升级的重要途径。黄瓜作为典型的大棚选择性采摘作物，其自动化采收面临果实识别定位精度低、环境适应能力差等技术挑战。本文基于YOLOv8n深度学习框架，结合大棚环境特点，设计开发了一套黄瓜智能检测系统，为实现自动化采摘提供关键技术支撑。

第一项工作基于YOLOv8n深度学习模型实现黄瓜目标检测。通过构建包含多生长阶段、不同光照条件的大棚黄瓜专用数据集，结合数据增强和迁移学习策略，提升模型在复杂环境下的检测性能。实验结果表明，该模型能够有效识别不同生长状态下的黄瓜目标，并满