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申请/专利权人：云南农业大学
摘要：本发明提供了茶叶种植技术领域的一种基于改进YOLOv8n网络的茶叶采摘时间预测方法，包括：步骤S1、采集大量的茶叶图像以及环境数据以构建数据集；步骤S2、将数据集划分为训练集、测试集以及验证集；步骤S3、基于YOLOv8n网络创建一采摘时间预测模型，设定采摘时间预测模型的损失函数；YOLOv8n网络基于感受野卷积注意力模块、反向残差注意力模块、切片辅助超推理算法构建；步骤S4、通过训练集对采摘时间预测模型进行训练，通过测试集对训练后的采摘时间预测模型进行测试，通过验证集对测试后的采摘时间预测模型进行验证；步骤S5、通过验证后的采摘时间预测模型进行茶叶采摘时间的预测。本发明的优点在于：极大的提升了茶叶采摘时间预测的精度以及效率。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8n网络的茶叶采摘时间预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、采集大量的茶叶图像以及环境数据，对各所述茶叶图像进行标注以及图像扩充的预处理，对各所述环境数据进行数据清洗以及标准化的预处理，再对各所述茶叶图像以及环境数据进行关联并构建数据集；步骤S2、将所述数据集划分为训练集、测试集以及验证集；步骤S3、基于YOLOv8n网络创建一采摘时间预测模型，设定所述采摘时间预测模型的引入辅助边界框的损失函数；所述YOLOv8n网络基于感受野卷积注意力模块、反向残差注意力模块、切片辅助超推理算法构建；步骤S4、通过所述训练集对采摘时间预测模型进行训练，通过所述测试集对训练后的采摘时间预测模型进行测试，通过所述验证集对测试后的采摘时间预测模型进行验证；步骤S5、通过验证后的所述采摘时间预测模型进行茶叶采摘时间的预测，生成预测结果，基于所述预测结果继续优化采摘时间预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南农业大学 一种基于改进YOLOv8n网络的茶叶采摘时间预测方法
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