Para abordar los problemas de baja precisión de reconocimiento y velocidad lenta de procesamiento al identificar cabezas de repollo en etapa de cosecha en entornos complejos, este estudio propone un algoritmo ligero de reconocimiento de cabezas de repollo en período de cosecha que mejora el YOLOv8n. Proponemos un modelo YOLOv8n-Col, que integra una red de base mejorada, la inserción del módulo DyHead (Cabeza Dinámica), optimización de la función de pérdida y ligereza del modelo.