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申请/专利权人：武汉轻工大学
摘要：本发明涉及计算机视觉和农业领域，具体的说是一种基于深度学习的草莓病害目标检测方法及装置，包括使用多个摄像头采集草莓植株生长图像，对草莓植株生长图像预处理，并上传云端，生成训练数据集，基于改进的YOLOv8模型建立草莓病害目标检测模型，利用训练好的草莓病害目标检测模型判断草莓是否产生病害，一旦产生病害，及时提醒管理人员进行医治，记录生产周期内产生病害的区域，定期对病害区域进行处置，在本发明中，EMA注意力机制和GFPN网络结构改进的YOLOv8建立草莓病害目标检测模型，减少了计算开销和保留每个通道的关键信息，提高了模型处理特征的能力。
主权项：1.一种基于深度学习的草莓病害目标检测方法，其特征在于：包括：S1：使用多个摄像头采集草莓植株生长图像；S2：对草莓植株生长图像预处理，并上传云端，生成训练数据集；S3：基于改进的YOLOv8模型建立草莓病害目标检测模型；S4：利用训练好的草莓病害目标检测模型判断草莓是否产生病害，一旦产生病害，及时提醒管理人员进行医治；S5：记录生产周期内产生病害的区域，定期对病害区域进行处置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉轻工大学 一种基于深度学习的草莓病害目标检测方法及装置
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