DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2026.03.003
基金项目：2024年江苏省大学生创新创业计划项目（202410307251Y）
作 者：周星宇 ，徐 锐 ，李云江 ，王睿晴（南京农业大学信息管理学院，江苏 南京 210095）
摘 要：【目的】解决湖北秭归夏橙人工采摘存在的主观性强、效率低、识别精确度不稳定等问题。【方法】提出了一种基于改进YOLOv8n的夏橙成熟度识别模型——SYOLO。通过将YOLOv8n骨干网络上的C2f模块替换为C2f_PLKA模块，并与SPPF模块结合，实现低层和高层特征的加权融合；同时，将颈部网络的C2f模块替换为C2f_PWT模块，提高模型的检测精度和鲁棒性。此外，对改进模型进行了消融实验与对比试验，以验证模型的有效性。【结果】与原YOLOv8n模型相比，替换新模块后的SYOLO模型在mAP50和mAP50-95指标上分别提高了0.4%和2.9%；相比YOLOv8n、YOLOv5s、Faster-RCNN、RetinaNet，SYOLO模型在保持原有轻量化优势的前提下，mAP50-95分别提高了2.9%、7.2%、16.4%、8.8%。【结论】SYOLO模型可以实现对夏橙的智能识别，为三峡特色农业发展赋能。
关键词：秭归夏橙；成熟度识别；YOLOv8n；LKA；WTConv
引文信息：[1]周星宇，徐锐，李云江，等.一种基于改进YOLOv8n的夏橙成熟度识别模型[J].南方农机，2026，57(3)：9-12.
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