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基于改进YOLOv8模型的冬小麦穗识别技术

文献类型： 中文期刊

作者： 宫志宏;闫锦涛;于红;刘涛;刘布春;李树岩

作者机构：

关键词： 麦穗;YOLOv8;模型轻量化;目标检测;注意力机制

期刊名称：中国农业气象

ISSN： 1000-6362

年卷期： 2026 年 47 卷 01 期

页码：

收录情况： CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 针对大田环境中麦穗目标较小、分布稠密及重叠遮挡等问题，以无人机拍摄冬小麦为研究对象，基于YOLOv8模型提出一种改进的冬小麦穗检测方法，在Neck（颈部网络）增加SimAM注意力机制，融合GhostNetV2模块至Neck的C2f模块中，在增强空间和通道特征表达能力、保证特征融合效率的基础上实现了模型轻量化，使得检测网络更适应复杂的大田环境下麦穗检测，同时，设置输入图像分辨率为1280px×1280px，最大限度地保留麦穗图像中关键特征信息。结果表明：改进后的YOLOv8模型平均精度和F1分数分别为93.1%和90.5%，权重文件仅占18.3MB，参数量9.4M，平均精度和F1分数较标准YOLOv8提高0.5个和0.8个百分点，权重文件大小和参数量分别降低3.3MB和1.7M，模型更加轻量化，整体性能优于原始YOLOv8模型，实现了复杂环境下小目标、高重叠度的麦穗数量检测。

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