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申请/专利权人：广西科技大学;广西壮族自治区水产科学研究院(广西壮族自治区渔业病害防治环境监测和质量检验中心、广西壮族自治区水生野生动物救护中心);广西黑潮生物科技有限公司
摘要：本申请提供了一种基于YOLOv8的田螺怀仔检测方法，涉及田螺怀仔检测技术领域。本发明对YOLOv8算法进行改进，主干网络部分引入改进的VanillaNet网络，采用GhostConv幽灵卷积模块替换第一个下采样层的普通卷积模块，使得网络整体参数量和运算量更低；颈部网络部分引入C2f_DySnakeConv模块动态蛇形卷积、混合域注意力机制CBAM使得网络计算量更低的同时增强了网络对于细小特征的提取能力，并且替换网络的损失函数，进一步的提高检测的准确性；通过目标检测模型的优化有效地提高了田螺怀仔情况检测的精度，同时大幅降低了模型的整体参数量和浮点运算量，提高了模型检测效率，能够大大助力田螺养殖产业实现提质增效并且减少高昂的人工成本。
主权项：1.一种基于YOLOv8的田螺怀仔检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、通过LED光源透射田螺，观察LED光源透射后的螺体结构有无斑驳阴影以判断田螺是否怀仔，结合工业相机获取LED光源透射后的田螺内部结构图像并进行图像预处理得到样本数据集；步骤B、构建田螺怀仔情况检测网络，根据已获取的数据集训练田螺怀仔检测模型，使用田螺怀仔检测模型检测田螺怀仔情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西科技大学 广西壮族自治区水产科学研究院(广西壮族自治区渔业病害防治环境监测和质量检验中心、广西壮族自治区水生野生动物救护中心) 广西黑潮生物科技有限公司 一种基于YOLOv8的田螺怀仔检测方法
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