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申请/专利权人：河南农业大学
摘要：本申请涉及农作物病害检测技术领域，提供了一种基于改进YOLOv8s的小麦小穗赤霉病检测方法及系统。该方法中，对YOLOv8s网络结构中的特征提取模块、特征融合模块以及损失函数进行改进，得到改进的OCE‑YOLOv8s模型，对获取的不同光照条件下的小麦小穗赤霉病图像进行预处理，得到训练数据集，对改进的OCE‑YOLOv8s模型进行训练，提高模型对目标区域特征的提取，实现低层特征与高层语义信息的融合，使模型能够提取到更丰富的特征信息；由改进的OCE‑YOLOv8s模型对小麦小穗赤霉病变进行检测，提高模型识别精度，实现对小麦小穗赤霉病的快速、准确识别，为小麦赤霉病小穗检测计数和赤霉病害监测提供支撑。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8s的小麦小穗赤霉病检测方法，其特征在于，包括：步骤S101、对YOLOv8s网络结构中的特征提取模块、特征融合模块以及损失函数进行改进，得到改进的OCE-YOLOv8s模型；步骤S102、对获取的不同光照条件下的小麦小穗赤霉病图像进行预处理，得到训练数据集；步骤S103、根据所述训练数据集，对改进的OCE-YOLOv8s模型进行训练，以对小麦小穗赤霉病变进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南农业大学 基于改进YOLOv8s的小麦小穗赤霉病检测方法及系统
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