基于改进 YOLOv8n 模型的香蕉检测

作　　者： 王佳祺

摘　　要： 在现代农业领域，精确的作物监测与管理对于提高产量和品质至关重要。鉴于此，本研究提出了一种基于改进 YOLOv8n 模型的香蕉检测方法，旨在实现精准农作的愿景。通过对现有目标检测技术进行深入分析，发现 YOLOv8n 模型在实时性和准确性之间取得了良好平衡，但仍有优化空间。因此，本研究聚焦于模型的细节优化，包括网络结构微调、损失函数改进以及数据增强策略的创新应用，以提升模型对复杂田间环境下香蕉的检测精度。实验结果表明，改进后的 YOLOv8n 模型在香蕉检测任务上实现了显著性能提升。与原版模型相比，新模型不仅保持了快速检测的优势，还在 IoU、召回率等关键指标上表现出色，特别是在处理遮挡与光照变化等挑战性场景时，其优势更为明显。此外，模型的泛化能力也得到了增强，能够在不同生长阶段和不同环境条件下准确检测香蕉，为精准农业提供了强有力的技术支撑。本研究不仅推动了目标检测技术在农业领域的应用，还为智能农业系统的构建奠定了坚实基础。未来工作将致力于进一步提升模型的鲁棒性，探索更高效的数据处理方法，以及将该技术应用于大规模农业生产环境中的可行性研究，以期为可持续农业发展做出贡献。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-04