基于改進(jìn)YOLO v8n的輕量化茶葉嫩芽識別模型

摘要： 針對智能采茶機(jī)器人在茶葉嫩芽檢測過程中存在的準(zhǔn)確率低、計算量大、檢測魯棒性不足等問題，提出一種基于改進(jìn)YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)模型的茶葉嫩芽檢測算法YOLO v8-TD。該算法分別在不同天氣(晴天、陰天、雨后)及不同季節(jié)(春、秋)采用不同角度拍攝嫩芽圖像，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，利用翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、改變亮度、添加噪聲等操作來進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以加強(qiáng)模型在實際環(huán)境中光照、角度不同的魯棒性。在算法結(jié)構(gòu)上，... （共8頁）