26年CH数据科学与大数据 基于轻量化YOLO模型与CBAM注意力机制的茶叶嫩芽检测-终稿全-约22953字符.pdf

I 基于轻量化 YOLO 模型与 CBAM 注意力机制的茶叶嫩芽检测 数学与计算机科学学院 数据科学与大数据技术 221309100 陈颖 指导教师 郭艺友 副教授 摘 要 由于人工采茶成本高，效率低，机械采茶品质差，加之茶园复杂环境与检测模型的局限，导致茶叶嫩芽检测精度与实时性较低。本研究提出一种基于改进 YOLOv11 的轻量化茶叶嫩芽检测模型，旨在解决复杂背景干扰与边缘设备算力受限的矛盾。主要以 YOLOv11为主干本，采用 MobileNetV3 替换主干网络，颈部加注 CBAM 注意力，保留 PANet 结构提高嫩芽检测能力，采集多品种、多生长阶段、多天气条件下的茶...