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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于改进YOLOv8的采摘机器人荔枝图像检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119540766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411651010.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于改进YOLOv8的采摘机器人荔枝图像检测方法是由彭红星;梁啟俊设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv8的采摘机器人荔枝图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动化农业技术领域，具体为一种基于改进YOLOv8的采摘机器人荔枝图像检测方法，在荔枝果园中采集荔枝图像数据，构建包含荔枝果实和采摘点标注信息的果园荔枝数据集；训练通过iSE架构、GELAN模块和RFAHead检测头模块对YOLOv8‑pose模型改进形成的YOLOv8‑iGR模型，实现荔枝果实和采摘点的同步识别。本发明通过提出iSE架构，结合GELEN和RFAHead检测头模块，对YOLOv8‑pose模型进行改进形成YOLOv8‑iGR模型，实现了荔枝果实与采摘点的同步识别，显著提升了荔枝果实与采摘点的同步检测精度和效率，从而解决了多步操作检测速度慢、难以应对复杂多变环境的问题。

本发明授权一种基于改进YOLOv8的采摘机器人荔枝图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8的采摘机器人荔枝图像检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、数据集采集及构建：在荔枝果园中，使用安装在机械臂上的摄像头采集荔枝图像数据，构建包含荔枝果实和采摘点标注信息的果园荔枝数据集； S2、模型训练：基于步骤S1中的果园荔枝数据集，训练通过iSE架构、GELAN模块和RFAHead检测头模块对YOLOv8-pose模型改进形成的YOLOv8-iGR模型，实现荔枝果实和采摘点的同步识别； 所述iSE架构结合卷积神经网络与空间注意力机制，提高模型对全局和局部特征的捕获能力； 所述GELAN模块用于通过分割梯度流，实现更加丰富的梯度组合，减少模型计算量的同时提高性能； 所述RFAHead检测头模块基于RFAConv设计，解决大卷积核参数共享问题，更有效地提取特征信息； 其中训练YOLOv8-iGR模型中，还包括构建模型训练环境，具体为： 基于Ubuntu系统和PyTorch框架进行网络训练； 设置训练参数，包括批量大小、最大迭代次数、学习率、动量参数和权值衰减系数； 在非最大抑制处理后，根据置信度阈值筛选正样本和负样本； S3、特征提取与分类回归：将荔枝数据集输入到步骤S2中YOLOv8-iGR特征提取网络进行特征提取，得到不同尺度的特征图，然后进行分类和回归操作，得到荔枝果实和采摘点的检测结果； S4、检测结果分析与评价：利用已经划分好的数据集对测试集进行测试，以实现对果园荔枝的采摘关键点检测，并对YOLOv8-iGR模型的检测效果进行评价，具体为： 采用消融实验和对比实验来验证YOLOv8-iGR模型的性能，消融实验用于评估不同模块对模型性能的影响，对比实验用于将YOLOv8-iGR模型与主流目标检测算法进行比较； 采用OKS作为关键点的检测性能评估指标，以及利用像素欧几里得距离作为对采摘点位置预测误差的评估指标，对模型的检测效果进行评价。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南农业大学，其通讯地址为：510642 广东省广州市天河区五山路483号华南农业大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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