基于ENAS与YOLOv8的草莓成熟度自动检测系统：原理、实现与性能优化（含详细代码）
基于ENAS与YOLOv8的草莓成熟度自动检测系统：原理、实现与性能优化（含详细代码）
摘要：本文详细阐述了一个基于高效神经网络架构搜索与YOLOv8目标检测模型的草莓成熟度自动识别系统。针对农业场景中草莓成熟度（如未熟、成熟、过熟）的精细识别需求，本项目创新性地利用ENAS自动化地搜索适用于该任务的高效特征提取网络，并将其与YOLOv8强大的检测头相结合。系统在配备Intel i7-13700KF CPU与NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti Super GPU的高性能工作站上进行开发与训练，充分利用了混合硬件架构的计算潜力。全文将从项目背景、技术理论深度剖析、数据集准备、ENAS-YOLOv8融合模型的设计与实现、训练策略、性能评估与优化，以及系统部署展望等方面进行全面论述，为农业智能化中的视觉检测任务提供一个从理论到实践的完整解决方案。
关键词：ENAS；YOLOv8；草莓成熟度；目标检测；神经网络架构搜索；深度学习；农业人工智能
第一章：引言
1.1 研究背景与意义
草莓作为一种高经济价值的水果，其采收时机直接影响商品价值与农户收益。过早采收导致糖分和风味物质积累不足，过晚采收则果实软化、易腐烂，不利于储运。传统的成熟度判定主要依赖人工经验，存在效率低下、标准不一、人力成本高昂等问题。随着计算机视觉与深度学习技术的迅猛发展，基于图像的自动化果实检测与分级技术已