[1]陈孟杰,梁敖,许晓琳,等.基于改进YOLO v8n模型的草莓成熟度检测算法[J].江苏农业科学,2026,54(4):55-62.
　Chen Mengjie,et al.Study on strawberry maturity detection algorithm based on improved YOLO v8n model[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2026,54(4):55-62.
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基于改进YOLO v8n模型的草莓成熟度检测算法()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第54卷
期数:
2026年第4期
页码:
55-62
栏目:
智能农业装备
出版日期:
2026-02-20

文章信息/Info

Title:
Study on strawberry maturity detection algorithm based on improved YOLO v8n model
作者:
陈孟杰1; 梁敖1; 许晓琳1; 张玉宁1; 牛思琪1; 马德新1; 2
1.青岛农业大学动漫与传媒学院，山东青岛 266109； 2.青岛农业大学智慧农业研究院，山东青岛 266109
Author(s):
Chen Mengjie; et al
关键词:
深度学习; 草莓; YOLO v8n; 成熟度
Keywords:
-
分类号:
S126；TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为解决草莓果实被枝叶或其他果实遮挡，导致草莓成熟度识别困难的问题，提出一种改进YOLO v8n的草莓成熟度检测算法YOLO v8n-CDW。首先，在主干网络中将C2f模块替换为C2f_FasterBlock模块，通过部分卷积减少计算量和内存访问，提升计算速度；其次，使用CCFM轻量级跨尺度特征融合网络替换颈部多尺度特征融合网络，同时把部分Conv模块替换成DiverseBranchBlock(多元分支模块)，能够显著提高网络的特征表达能力和精度；最后，更改边界框损失函数(CIoU)为动态非单调聚焦机制(WIoU)，进一步提升模型检测性能。结果表明，改进后的YOLO v8-CDW的模型准确率、召回率、平均精确度、模型体积和检测速度分别为91.8%、90.7%、95.9%、5.5 MB、222.1帧/s；相比于原始基础网络YOLO v8n，准确率、召回率、平均精确度分别提升3.7、1.1、2.4百分点，体积下降0.8 MB，检测速度提升57.6帧/s。改进后的模型能更高效、更精准地识别草莓成熟度，为智能化采摘提供技术支撑。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2025-01-18
基金项目：山东省重点研发计划(编号：2024CXGC010905、2023TZXD023)；山东省自然科学基金(编号：ZR2022MC152)；中央引导地方科技发展专项(编号：23-1-3-6-zyyd-nsh)。
作者简介：陈孟杰(2000—)，男，安徽宿州人，硕士研究生，主要从事农业人工智能研究。E-mail：c772513449@163.com。
通信作者：马德新，博士，教授，主要从事农业人工智能、农业物联网研究。E-mail：madexin@163.com。
更新日期/Last Update: 2026-02-20