基于改进YOLOv8模型的轻量化葡萄花穗及幼果检测模型

胡国玉; 林哲; 王海宁; 江德轩

doi:10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.07.21.0003

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基于改进YOLOv8模型的轻量化葡萄花穗及幼果检测模型

智能建模与工程计算专题 | 更新时间：2026-03-24

- 基于改进YOLOv8模型的轻量化葡萄花穗及幼果检测模型
- Lightweight Detection of Grape Inflorescences and Fruitlets using an Improved YOLOv8 Model
- 新疆大学学报（自然科学版中英文） 2026年43卷第2期页码：129-143
- 作者机构：
  
  新疆大学机械工程学院（智能制造现代产业学院），新疆乌鲁木齐 830017
- 作者简介：
  
  Hu Guoyu (1977―), female, professor, doctoral supervisor, research fields: research on agricultural robots and intelligent agricultural machinery equipment, E-mail: xjhuguoyu@xju.edu.cn.
- 基金信息：
  
  The Major Science and Technology Special Project of Xinjiang Uygur Autonomous Region of China "Research, development, and integrated promotion of technologies for enhancing quality and efficiency across the entire industrial chain of Xinjiang honeydew melons"(2024A02007)
- DOI：10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.07.21.0003
  中图分类号： S232.3
- 收稿：2025-07-21，
  
  修回：2025-12-28，
  
  录用：2025-12-30，
  
  纸质出版：2026-03-25
- 稿件说明：
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胡国玉，林哲，王海宁，江德轩．基于改进YOLOv8模型的轻量化葡萄花穗及幼果检测模型［J］．新疆大学学报（自然科学版中英文），2026，43（2）：129-143．

Hu Guoyu，Lin Zhe，Wang Haining，Jiang Dexuan. Lightweight detection of grape inflorescences and fruitlets using an improved YOLOv8 model［J］. Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English)，2026，43(2)：129-143.
胡国玉，林哲，王海宁，江德轩．基于改进YOLOv8模型的轻量化葡萄花穗及幼果检测模型［J］．新疆大学学报（自然科学版中英文），2026，43（2）：129-143． DOI： 10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.07.21.0003.

Hu Guoyu，Lin Zhe，Wang Haining，Jiang Dexuan. Lightweight detection of grape inflorescences and fruitlets using an improved YOLOv8 model［J］. Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English)，2026，43(2)：129-143. DOI： 10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.07.21.0003.

摘要

在全球范围内，葡萄种植面积广阔、产量丰富，葡萄及相关产业已成为许多国家重要的经济支柱．在葡萄生产中，如何在其关键生长阶段实现高效精准的管理，对提升果实产量和品质至关重要．针对葡萄花穗与幼果期目标尺寸小、易受枝叶遮挡、颜色与背景相似度高，致使现有检测方法在复杂自然环境下识别效果不佳，进而制约精准施药技术应用的问题，本文在新疆建立了葡萄花穗与幼果的专用数据集，并提出一种改进的轻量化检测模型YOLOv8-FCD．该模型引入基于PConv的C2f_Faster模块以降低参数量与计算复杂度，将原始上采样方法替换为CARAFE模块，增强特征提取能力，并设计Detect_SEAM检测头，提升模型在遮挡与小目标场景下的识别精度．实验结果表明，YOLOv8-FCD模型的检测精度（

）为93.7%，召回率（

）为87.3%，平均精度均值（

mAP

）达到94.6%．与原始YOLOv8n模型相比，

提升8.2%，

mAP

提高2.6%，模型体积缩减至原来的85.71%．该模型可为葡萄植保智能化喷雾中的花穗与幼果识别提供有效的技术支撑．

Abstract

Globally

grape cultivation spans vast areas and achieves substantial yields

making grapes and related industries vital economic pillars for many nations. In grape production

efficient and precise management during key growth stages is essential for enhancing both yield and quality. In view of the problems that during the grape inflorescences and young fruits stage

the targets are small in size

easily obscured by branches and leaves

and highly similar in color to the background

resulting in poor recognition performance of existing detection methods in complex natural environments

which in turn restricts the application of precision spraying technology. This paper establishes a dedicated dataset for grape inflorescences and young fruits in Xinjiang and proposes an improved lightweight detection model

YOLOv8-FCD. The model incorporates a PConv-based C2f_Faster module to reduce parameter count and computation

al complexity

replaces the original up-sampling method with the CARAFE module to enhance feature extraction capability

and introduces the Detect_SEAM detection head to improve recognition accuracy under occlusion and small-target conditions. Experimental results show that the YOLOv8-FCD model achieves a detection precision (

) of 93.7% and a recall (

) of 87.3%

with a mean average precision (

mAP

) of 94.6%. Compared to the original YOLOv8n model

improved by 8.2%

mAP

increased by 2.6%

and the model size is reduced to 85.71% of the original. This model provides effective technical support for the identification of grape inflorescences and young fruits in intelligent spraying for plant protection.

关键词

Keywords

references

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