改进YOLOv8算法在草莓识别中的应用研究.docx

改进YOLOv8算法在草莓识别中的应用研究

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2YOLOv8算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3草莓识别的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.4国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关工作与理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1传统图像识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1.1阈值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1.2形态学操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1.3边缘检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2深度学习在图像识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.1卷积神经网络(CNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.2循环神经网络(RNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2.3长短时记忆网络(LSTM)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.3YOLOv8算法的基本原理与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3.1YOLOv8算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3.2YOLOv8算法的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3.3YOLOv8算法的优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

草莓图像预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1图像采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1.1图像采集设备选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.1.2图像预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2颜色空间转换．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2.1HSV颜色空间转换．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2.2Lab颜色空间转换．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.3.1SIFT特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.3.2SURF特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.3.3ORB特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

YOLOv8算法在草莓识别中的关键实现步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1数据加载与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.1.1数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.1.2标注流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2.1网络架构选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.2.2层数与模块配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.3训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．