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申请/专利权人：安徽农业大学
摘要：本发明公开了基于改进YOLOv8的小麦不完善粒双面判别和重量估算方法，涉及小麦品质检测技术领域；该方法包括以下步骤：构建双面数据集：分别采集若干小麦籽粒的正面图像和背面图像，将该正面图像和背面图像处理得到双面数据集；构建改进YOLOv8模型：基于YOLOv8网络模型融合注意力模块，且对Concat连接结构替换成BiFPN连接结构，得到改进YOLOv8模型；训练改进YOLOv8模型；小麦籽粒的双面判别：改进YOLOv8模型对待识别若干小麦籽粒的正面图像和背面图像进行分割，整合双面分割结果，得到类别判别结果；小麦籽粒的重量估计。本发明适合小麦不完善粒细粒度特征分割，并能进一步进行籽粒重量的估算，为小麦质检流程提供自动化服务。
主权项：1.基于改进YOLOv8的小麦不完善粒双面判别和重量估算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建双面数据集；分别采集若干小麦籽粒的正面图像和背面图像，将该正面图像和背面图像处理得到双面数据集；S2、构建改进YOLOv8模型；基于YOLOv8网络模型融合注意力模块，且对Concat连接结构替换成BiFPN连接结构，得到改进YOLOv8模型；S3、训练改进YOLOv8模型；基于双面数据集对改进YOLOv8模型进行训练并验证，调整改进YOLOv8模型的学习参数；S4、小麦籽粒的双面判别；基于训练后的改进YOLOv8模型对待识别若干小麦籽粒的正面图像和背面图像进行分割，整合双面分割结果，得到待识别若干小麦籽粒中各小麦籽粒的类别判别结果；S5、小麦籽粒的重量估计；基于各小麦籽粒类别判别结果得到各类别小麦籽粒的计数结果和像素面积，建立各类别小麦籽粒个数与重量之间的线性关系，且建立各类别小麦籽粒像素面积与重量之间的线性关系，整合所获取的各类别小麦籽粒的重量结果，进行各类别小麦籽粒的重量估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽农业大学 基于改进YOLOv8的小麦不完善粒双面判别和重量估算方法
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