基于YOLOv8的实时杂草检测与机器人精准喷施系统在蔬菜生产中的优化性能研究

本综述聚焦AI驱动的实时杂草检测与机器人精准喷施技术，通过定制YOLOv8纳米模型实现三种杂草（阔叶草、莎草、禾草）和两种作物（辣椒、番茄）的高精度识别。研究突破性地评估了全处理流程（含传感器数据整合与微控制器输出），并确定0.45–0.89 m·s?1为最优作业速度，为蔬菜生产中的实时智能喷施实践提供了关键技术支持。

　　

Camera selection criteria（相机选择标准）

对于实时检测系统而言，选择一款能在目标环境中稳定工作的相机至关重要！相机的筛选需综合考虑应用场景、软硬件兼容性、速度限制、环境适应性及机器视觉实现能力等因素。本研究采用的相机必须满足特定帧率（fps）、分辨率和兼容性要求，并能适应田间复杂的光照变化和机械振动挑战。

Camera performance under three vehicle speeds（三种车速下的相机性能）

我们统计了在不同机器人行进速度下，目标杂草（以莎草为例）在连续帧中出现的次数（N）。结果超有趣：车速越快，能捕捉到目标的帧数越少！具体数据如下表（略表）所示：当车速为0.45 m·s^?1时，平均每帧速度为0.44 m·s^?1，可持续14帧捕获目标；而车速升至1.12 m·s^?1时，帧数骤降至5帧。这说明 higher speed equals fewer chances to spot those sneaky weeds（车速越高，捕捉杂草的机会越少）！

Camera performance under three vehicle speeds（二次分析：车速与检测效率的博弈）

实时检测不仅要追求高准确率，还要确保目标在感兴趣区域（ROI）内被识别——这样才能触发精准喷施！随着车速提升，目标在帧中的停留时间缩短，导致检测概率下降。数据显示，当车速超过1.12 m·s^?1时，系统开始“跟不上节奏”，不仅丢失目标帧，还会因运动模糊而降低识别置信度。因此，找到速度与精度的平衡点是实现高效作业的关键！

Conclusion（小结）

本研究成功开发了精准喷施机的机器视觉系统，明确了相机选型标准、校准方法及车速对性能的影响。通过分析目标在连续帧中的出现情况，我们发现机器人速度上限为1.12 m·s^?1，超出此限会导致目标丢失和识别置信度下降。这一发现为田间实时智能喷施系统的优化提供了重要依据！