فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

چیدن دستی گل‌های محمدی به دلیل وجود خارهای زیاد روی ساقه‌های آن بسیار دشوار است. بنابراین تشخیص بی‌درنگ گل محمدی شکفته در مزارع روباز برای طراحی یک ربات به‌‌منظور برداشت خودکار این گل ضروری است. با توجه به سرعت بالا و دقت مناسب شبکه‌های عصبی کانولوشن عمیق (DCNN)، هدف از این مطالعه بررسی پتانسیل مدل بهینه‌شده YOLOv8s در تشخیص گل‌های محمدی شکفته است. به‌‌منظور ارزیابی اندازه مدل YOLO بر عملکرد مدل، دقت و سرعت تشخیص نسخه‌های دیگر مدل YOLO ازجمله v5s و v6s نیز مورد بررسی قرار گرفت. برای رسیدن به این هدف، تصاویر گل‌های محمدی تحت شرایط نور عادی (از سپیده‌دم تا طلوع آفتاب) و شرایط نور شدید (از طلوع آفتاب تا ۱۰ صبح) تهیه شدند. نتایج ارزیابی نشان داد که مدل YOLOv8s با میانگین متوسط دقت(mAP50)  و سرعت شناسایی به‌ترتیب %98 و 243.9 فریم در ثانیه (fps) بهترین عملکرد را به نمایش گذاشت و در مقایسه با مدل‌های YOLOv5s و YOLOv6s مقدار mAP50 آن به‌ترتیب 0.3% و 6.1%، و مقدار سرعت تشخیص آن به‌ترتیب fps 169.3 و fps 198.6 بیشتر بود. نتایج تجربی نشان می‌دهد که YOLOv8s در تصاویر گرفته‌شده در نور عادی عملکرد بهتری نسبت به تصاویر گرفته‌شده در نور شدید دارد. کاهش 2.5% در مقدار mAP50 و 2.4% در سرعت تشخیص نشان‌دهنده تأثیر منفی نور شدید محیطی بر اثر بخشی مدل است. این تحقیق نشان می‌دهد که مدل YOLOv8s یک راه‌حل قابل‌قبول برای تشخیص بی‌درنگ گل محمدی فراهم می‌کند و راهنمای خوبی برای تشخیص سایر گیاهان مشابه است.