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申请/专利权人：河南科技大学
摘要：一种基于改进YOLOv8n的轻量级牡丹花花期检测方法，针对在自然环境中牡丹花与叶片的遮挡、颜色相似性及目标大小差异等挑战，以及算法在移动设备上的部署难题，通过对YOLOv8n模型进行改进，引入了Fasternet‑C主干网络以增强模型的特征提取和轻量化能力，并通过BIFPN结构提升对多尺度特征的提取和融合能力，尤其改善了对体积较小的未成熟牡丹花的检测效率，进一步采用Group‑Slim剪枝方法优化模型，使得模型体量大幅减小，改进后的模型具有准确度高、鲁棒性强，且计算复杂度低对部署设备要求低的特点，可部署于算力较低的移动设备，为牡丹花产业的自动化管理提供了有效的技术支持。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8n的轻量级牡丹花花期检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、采用图像采集设备采集不同品种的牡丹在不同花期、不同光照条件、不同角度、不同遮挡程度下的牡丹花图像，作为初始数据集，对初始数据集中的数据进行预处理，后经分类和标注后，构建得到牡丹花复杂数据集，再将该牡丹花复杂数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤S2、选用YOLOv8n作为基础模型，采用轻量级的Fasterne-C主干网络对基础模型进行优化，再将Neck层中的PAN结构更换为BIFPN结构，构建基于改进YOLOv8n的改进模型，使用步骤S1中的训练集对改进模型进行训练，并采用验证集验证泛化能力，再不断调整模型参数后得到优化模型；步骤S3、使用Group-slim剪枝方法对步骤S2得到的优化模型进行剪枝，得到去除了冗余通道的轻量化模型，使用步骤S1中的训练集对轻量化模型进行训练，并采用验证集验证泛化能力，再不断调整模型参数后得到最终的牡丹花花期检测模型；步骤S4、使用步骤S1中的测试集对步骤S3得到的牡丹花花期检测模型进行真实世界数据测试，即可得到检测结果。
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百度查询： 河南科技大学 一种基于改进YOLOv8n的轻量级牡丹花花期检测方法
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