发明公开
- 专利标题: 一种基于YOLOv8的玉米叶片虫害区域检测方法
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申请号: CN202311283629.7申请日: 2023-09-28
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公开(公告)号: CN117475299A公开(公告)日: 2024-01-30
- 发明人: 郝凤琦 , 朱瑞雪 , 刘霞 , 白金强 , 程广河 , 卞存翔
- 申请人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司 , 山东省农业科学院
- 申请人地址: 山东省济南市经十路东首科学院路19号
- 专利权人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心),齐鲁工业大学(山东省科学院),山东山科智控数字化科技有限公司,山东省农业科学院
- 当前专利权人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心),齐鲁工业大学(山东省科学院),山东山科智控数字化科技有限公司,山东省农业科学院
- 当前专利权人地址: 山东省济南市经十路东首科学院路19号
- 代理机构: 山东竹森智壤知识产权代理有限公司
- 代理商 吕利敏
- 主分类号: G06V20/10
- IPC分类号: G06V20/10 ; G06V10/25 ; G06V10/774 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06V10/764 ; G06V10/766 ; G06N3/0464 ; G06N3/045 ; G06N3/084
摘要:
本发明属于输电通道检测特定计算机模型的技术领域,更具体地,涉及一种基于YOLOv8的玉米叶片虫害区域检测方法。所述方法包括构建数据集;对数据集的玉米虫害区域图片进行预处理:使用轻量级注释工具“labelme”进行多边形标注,将虫害区域分为3个类别;将预处理后的玉米虫害区域图片输入Poly‑YOLOv8虫害区域检测模型的骨干网络进行特征提取后经颈部网络进行特征融合,最后输入改进的解耦检测头生成检测结果;将经训练和测试后的Poly‑YOLOv8虫害区域检测模型对玉米虫害区域进行实时监测。本发明解决了现有技术中忽略了叶片上虫害区域的检测,基于实例分割的虫害区域检测无法有效定位叶片边界,进而导致精确度不足的问题。