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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8的芦荟估产系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、目标检测模块、性能估算模块、输入模块、跟踪模块、计数模块、输出模块和数据库；数据采集模块用于使用无人机拍摄视频获取芦荟植株数据；数据预处理模块，对无人机拍摄的芦荟数据视频进行预处理，得到图片数据集，并对芦荟植株进行标注，最后对数据集进行划分。本发明利用了现有技术中YOLOv8的深度网络学习架构进行芦荟植株检测过程中的深度学习，通过在主干添加EMA注意力机制模块提升模型特征提取能力，在颈部采用bifpn结构和改进卷积模块从而使模型更加轻量化，具有很强的学习效果，准确度和效率均高于普遍的人工计数。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的芦荟估产系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、目标检测模块、性能估算模块、输入模块、跟踪模块、计数模块、输出模块和数据库；所述数据采集模块用于使用无人机拍摄视频获取芦荟植株数据；所述数据预处理模块，对无人机拍摄的芦荟数据视频进行预处理，得到图片数据集，并对芦荟植株进行标注，最后对数据集进行划分；所述目标检测模块，对芦荟进行特征提取，得到芦荟植株检测结果，并该学习方法基于YOLOv8的网络深度学习。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种基于改进YOLOv8的芦荟估产系统及其方法
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