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申请/专利权人：山东农业大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8的无人机航拍图像检测苜蓿种荚成熟度方法，属于深度学习和目标检测技术领域。该方法包括以下步骤：利用无人机航拍采集大田苜蓿图片构建数据集并对图像进行分类和标注，将处理后带有类别标签的图像数据集分为训练集和测试集；将训练集输入改进的YOLOv8网络模型进行训练，得到成熟度预测网络模型；将验证集输入成熟度预测网络模型进行验证，输出苜蓿种荚成熟度。本发明方法在提高原有YOLOv8精度的同时，改进了YOLOv8主干网络架构，使其网络模型轻量化，并提高了推理速度，从而实现了快速、准确的无人机航拍检测苜蓿种荚成熟度。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的无人机航拍图像检测苜蓿种荚成熟度方法，其特征在于：包括以下步骤：1利用无人机航拍采集大田苜蓿图片，对采集的图像用标注工具进行分类和标注，得到带有类别标签的数据集，将处理后带有类别标签的图像数据集划分为训练集和测试集；2将得到的带有类别标签的图像数据集进行预处理操作，并将预处理后的图片输入到改进的YOLOv8网络模型中获取不同尺度的无人机航拍图像特征图，改进的YOLOv8网络模型是将VanillaNet替换为主干网络；3将得到的无人机航拍图像特征图输入到改进的YOLOv8网络的Head部分，Head部分对不同尺度的无人机航拍特征图进行上采样和特征融合后获得不同尺度的数据；4将得到的不同尺度的数据输入到改进的YOLOv8网络模型中的预测层部分，在预测层剔除大检测头，最终得到无人机航拍苜蓿种荚的检测框，输出训练苜蓿种荚成熟度的检测图，改进的YOLOv8网络模型经训练得到成熟度预测网络模型；5将测试集图片输入到成熟度预测模型中并输出成熟度检测结果，将得到苜蓿种荚成熟度检测结果，利用MPDIoU、平均精度、推理速度三个参数进行结果评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东农业大学 一种基于改进YOLO v8的无人机航拍图像检测苜蓿种荚成熟度方法
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