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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
摘要：本发明提供一种基于改进型深度学习网络的果实采摘点定位方法，包括：获取待检测图片；输入所述待检测图片至训练好的改进YOLOv8检测网络中，得到所述待检测图片的果实检测框和果梗检测框；对所述果实检测框和所述果梗检测框进行匹配，得到匹配数据；根据所述匹配数据，得到果实的采摘点。该方法通过改进的YOLOv8检测网络更加精准的检测出果实检测框和果梗检测框，然后对这两种检测框进行匹配，从而可以确定果实和果梗的对应关系，最后再根据匹配数据，对果实的采摘点进行计算，这样获得的采摘点会更为精准。
主权项：1.一种基于改进型深度学习网络的果实采摘点定位方法，其特征在于，包括：获取待检测图片；输入所述待检测图片至训练好的改进YOLOv8检测网络中，得到所述待检测图片的果实检测框和果梗检测框；对所述果实检测框和所述果梗检测框进行匹配，得到匹配数据；根据所述匹配数据，得到果实的采摘点；所述改进YOLOv8检测网络通过如下步骤构建：构建YOLOv8检测网络，所述YOLOv8检测网络中设置有OBB模块用于获取旋转的检测框；利用FasterECNet模块替换所述YOLOv8检测网络中的至少一个C2f模块，并在所述OBB模块前增加RFBANet模块，以得到所述改进YOLOv8检测网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于改进型深度学习网络的果实采摘点定位方法
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