摘要： 為實(shí)現(xiàn)三七聯(lián)合收獲作業(yè)過程中的自適應(yīng)分級(jí)輸送和收獲狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測,本文針對三七根土復(fù)合體特征和復(fù)雜田間收獲工況,提出一種基于YOLO v8s并適用于Jetson Nano端部署的三七目標(biāo)檢測方法。在YOLO v8s對三七準(zhǔn)確識(shí)別的基礎(chǔ)上,針對其新的模型結(jié)構(gòu)特性,利用通道剪枝算法,制定相應(yīng)剪枝策略,保證模型精度的同時(shí)提升實(shí)時(shí)檢測性能。采用TensorRT推理加速框架將改進(jìn)模型部署至... （共13頁）