浙江理工大学;浙江理工大学龙港研究院有限公司彭来湖获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江理工大学;浙江理工大学龙港研究院有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv8网络的轻量化蚕茧分类检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120563950B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511079354.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进YOLOv8网络的轻量化蚕茧分类检测方法是由彭来湖;杨子建;张昕;严华健;陈秀设计研发完成，并于2025-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进YOLOv8网络的轻量化蚕茧分类检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进YOLOv8网络的轻量化蚕茧分类检测方法，属于深度学习和计算机视觉技术领域。该方法主要包括步骤S1.数据集的建立及预处理。步骤S2.构建YOLOv8_GEC网络结构。步骤S3.设置训练参数结合步骤S1中数据集对步骤S2构建的YOLOv8_GEC网络结构进行训练。S4.利用步骤S1中数据集中的测试集对步骤S3训练出的模型进行测试、评估。使YOLOv8_GEC模型在蚕茧分类检测的应用中兼顾检测精度与检测速度。
本发明授权一种基于改进YOLOv8网络的轻量化蚕茧分类检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8网络的轻量化蚕茧分类检测方法，包括YOLOv8网络，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建蚕茧分类数据集，包括使用成像设备拍摄蚕茧图像，对所述图像进行数据标注，并将数据按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集； S2、构建改进的YOLOv8网络结构，命名为YOLOv8_GEC，具体改进包括： S2-1、在所述YOLOv8网络的Backbone部分，将所有普通卷积模块替换为组通道混洗卷积模块； S2-2、在所述YOLOv8网络的Backbone部分的第8层C2f模块与第9层SPPF模块之间，增添高效多尺度注意力机制模块； S2-3、在所述YOLOv8网络的Neck部分，使用紧凑倒置瓶颈模块对C2f模块中的瓶颈模块进行改造，得到C2fCIB模块，并将所述C2fCIB模块应用于第13、16、19、22层以进行特征融合； S3、设置训练参数，并使用所述训练集对所述YOLOv8_GEC网络进行训练，得到训练好的YOLOv8_GEC模型； S4、使用所述测试集对所述训练好的YOLOv8_GEC模型进行测试和评估。
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