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申请/专利权人：浙江理工大学

摘要：本发明公开了一种改进YOLOV8的朝天椒多姿态目标识别与定位方法，涉及朝天椒多姿态目标识别与定位技术领域，具体包括以下步骤：在进行目标识别前，实时检测朝天椒果实表面是否附着水滴，并在检测出朝天椒果实表面附着水滴的情况下，继续以下步骤；获取朝天椒果实表面附着水滴的反光信息，并在获取后进行分析，预测果实表面附着的水滴是否会影响目标识别精度；在预测出果实表面附着的水滴会影响目标识别精度的情况下，获取朝天椒果实的图像数据，并在获取后进行分析，识别出真实果实边界并排除反光干扰；根据识别结果，动态调整目标识别框的位置与形状，输出最终定位信息。本发明解决水滴反光干扰问题，提升朝天椒多姿态识别与定位的准确性和稳定性。

主权项：1.一种改进YOLOV8的朝天椒多姿态目标识别与定位方法，其特征在于，具体包括以下步骤：在进行目标识别前，实时检测朝天椒果实表面是否附着水滴，并在检测出朝天椒果实表面附着水滴的情况下，继续以下步骤；获取朝天椒果实表面附着水滴的反光信息，并在获取后进行分析，预测果实表面附着的水滴是否会影响目标识别精度；在预测出果实表面附着的水滴会影响目标识别精度的情况下，获取朝天椒果实的图像数据，并在获取后进行分析，识别出真实果实边界并排除反光干扰；根据识别结果，动态调整目标识别框的位置与形状，输出最终定位信息；获取朝天椒果实表面附着水滴的反光信息，并在获取后进行分析，预测果实表面附着的水滴是否会影响目标识别精度，具体包括以下步骤：获取朝天椒果实表面附着水滴的反光信息，并在获取后进行预处理；提取经过预处理的反光信息中的反光区域内像素亮度数据、像素位置与果实中心的距离数据以及入射光和反射光的角度数据，并在提取后进行分析，分别生成反光强度衰减指数和表面反射分布系数；将生成的反光强度衰减指数和表面反射分布系数构建影响预测模型，生成影响系数，并将生成的影响系数与预先设定的影响系数阈值进行比对，根据比对结果预测果实表面附着的水滴是否会影响目标识别精度；所述反光强度衰减指数的获取逻辑如下：提取经过预处理的反光信息中的反光区域内像素亮度数据，包括反光区域内各个像素点的实际亮度，将反光区域内各个像素点的实际亮度标定为，表示反光区域内第个像素点的实际亮度，，为正整数；提取经过预处理的反光信息中的像素位置与果实中心的距离数据，包括反光区域内各个像素点到果实中心的距离，将反光区域内各个像素点到果实中心的距离标定为，表示反光区域内第个像素点到果实中心的距离；根据反光区域中第个像素点到果实中心的距离，应用指数衰减函数对第个像素点的实际亮度进行加权处理，其中，为预设的衰减系数，用于控制光强随距离的衰减程度；计算反光强度衰减指数，具体的计算公式如下： 式中，为反光强度衰减指数；所述表面反射分布系数的获取逻辑如下：提取经过预处理的反光信息中的入射光和反射光的角度数据，包括入射光的实际角度、反射光的实际角度以及入射光与果实表面夹角的实际角度，将入射光的实际角度、反射光的实际角度以及入射光与果实表面夹角的实际角度分别标定为、和，表示入射光的实际角度，表示反射光的实际角度，表示入射光与果实表面夹角的实际角度，定义入射光方向的积分范围为，，其中为光在水平面上的方位角；利用双向反射函数BRDF模型计算每个反射方向上的反射强度，BRDF的表达式为，用于描述不同角度下入射光和反射光的关系；计算表面反射分布系数，具体的计算公式如下： 式中，为表面反射分布系数；将生成的反光强度衰减指数和表面反射分布系数构建影响预测模型，通过加权求和生成影响系数，并将生成的影响系数与预先设定的影响系数阈值进行比对，根据比对结果预测果实表面附着的水滴是否会影响目标识别精度，具体比对分析如下：若，果实表面附着的水滴不会影响目标识别精度；若，果实表面附着的水滴会影响目标识别精度。

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