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申请/专利权人：吉林农业科技学院;吉林省海桥科技集团有限公司
摘要：本发明公开一种基于改进YOLOv8的人参叶片病害检测方法及系统,涉及目标检测技术领域,包括：收集并制作人参叶片病害数据集，将人参叶片病害数据集输入至改进后的YOLOv8目标检测模型,得到人参叶片病害的类别信息和位置信息；其中,模型的训练过程为：基于人参叶片病害数据集对改进后的YOLOv8目标检测算法进行训练；该算法为在原始算法的基础上,使用Fasternet块替换C2f中的Bottelneck块、将原始检测头替换为dyhead检测头、更换损失函数为SIoU损失函数并且引入CBAM注意力机制后得到的算法。本发明基于改进后的YOLOv8目标检测算法,能够实现病害位置和类别信息进行精确的识别和定位。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的人参叶片病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取人参叶片病害数据集，并对数据集进行预处理；S2、利用python语言代码对人参叶片病害数据集进行扩充；S3、对人身叶片病害数据集进行标注，并且划分训练集和测试集，分别用于模型的训练和验证；S4、将训练集放入改进YOLOv8模型中进行迭代训练，得到最佳模型文件；S5、用验证集对模型进行验证，输出检测结果。S6、将训练模型部署到安卓手机端，可以实时上传人参叶片病害并且对其进行识别。
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权利要求：
百度查询： 吉林农业科技学院 吉林省海桥科技集团有限公司 一种基于改进YOLOv8的人参叶片病害识别方法
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