公开(公告)号：CN119832221A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510307786.X

申请日：2025-03-17

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李东明 ,  贾浩杰 ,  王浩 ,  唐玥 ,  张丽娟 ,  徐焕宇 ,  游浩海

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084 ,  G06V10/82 ,  G06V20/68

Abstract: 基于YOLOv8改进算法的樱桃番茄成熟度检测方法。涉及图像识别领域，具体涉及基于YOLOv8模型的樱桃番茄在复杂环境下成熟度检测技术领域。解决了现有技术检测精度不够，处理密集目标能力不足的问题。所述方法包括如下步骤：预处理数据集；优化YOLOv8n模型：在YOLOv8n模型的主干部分中，将Conv模块替换为ADown模块；在YOLOv8n模型的颈部部分中，将C2F模块替换为VoVGSCSP模块、将Conv模块替换为GSConv模块以及添加EMA机制；采用测试集评估ASE‑YOLOv8n模型的性能，当置信度阙值大于0.6时，测试合格。

公开(公告)号：CN118279718B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410674661.6

申请日：2024-05-29

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张丽娟 ,  王浩 ,  周奇 ,  鲍军鹏 ,  吕柯 ,  杨笑康

IPC: G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/06 ,  G06N3/082 ,  G06V10/80

Abstract: 一种基于深度可分离卷积的轻量化害虫目标检测方法。属于图像处理及图像识别技术领域，具体涉及轻量化害虫目标检测技术领域。优化了YOLOv8网络结构，设计了LP_U模块和LP_D模块，并应用于YOLOv8结构中，形成LP‑YOLO(l)框架。通过剪枝和微调策略，得到精简的LP‑YOLO(s)模型，剪枝过程中减少了输出通道数和参数量，同时保留关键权重，并进一步通过参数训练得到最终的检测模型，这些策略提高了网络效率和紧凑性。解决了以往的害虫检测因复杂的参数和计算需求在资源受限的移动终端设备上部署困难的的问题。

公开(公告)号：CN118279718A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410674661.6

申请日：2024-05-29

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张丽娟 ,  王浩 ,  周奇 ,  鲍军鹏 ,  吕柯 ,  杨笑康

IPC: G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/06 ,  G06N3/082 ,  G06V10/80

Abstract: 一种基于深度可分离卷积的轻量化害虫目标检测方法。属于图像处理及图像识别技术领域，具体涉及轻量化害虫目标检测技术领域。优化了YOLOv8网络结构，设计了LP_U模块和LP_D模块，并应用于YOLOv8结构中，形成LP‑YOLO(l)框架。通过剪枝和微调策略，得到精简的LP‑YOLO(s)模型，剪枝过程中减少了输出通道数和参数量，同时保留关键权重，并进一步通过参数训练得到最终的检测模型，这些策略提高了网络效率和紧凑性。解决了以往的害虫检测因复杂的参数和计算需求在资源受限的移动终端设备上部署困难的的问题。