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申请/专利权人：吉林长华汽车部件有限公司
摘要：本发明涉及计算机图像处理技术领域，具体而言，涉及一种杂草关键部位定位方法、装置、设备和介质。获取第一杂草图像数据集；对杂草和农作物图像进行标注和数据增强得到第二杂草图像数据集；搭建改进的yolov8‑pose网络模型，用第二杂草图像数据集进行训练，得到训练好的yolov8‑pose网络模型；获取待检测杂草图像，输入训练好的yolov8‑pose网络模型，得到杂草顶端分生组织部位的像素坐标；其中，对网络模型的改进，包括：将C2f卷积块中的Bottleneck层替换为MBConV层，得到C2f_EMBC层；将损失函数替换为MPDIoU。这样就实现了精准定位杂草顶端分生组织关键部位。
主权项：1.一种杂草关键部位定位方法，其特征在于，包括如下步骤：获取第一杂草图像数据集；对所述第一杂草图像数据集中杂草和农作物图像进行标注和数据增强得到第二杂草图像数据集；搭建改进的yolov8-pose网络模型，用所述第二杂草图像数据集对所述改进的yolov8-pose网络模型进行训练，得到训练好的yolov8-pose网络模型；获取待检测杂草图像；将待检测杂草图像输入所述训练好的yolov8-pose网络模型，得到杂草顶端分生组织部位的像素坐标；其中，所述改进的yolov8-pose网络模型改进部分包括：将C2f卷积块中的Bottleneck层替换为MBConV层，得到C2f_EMBC层；将损失函数替换为MPDIoU；得到所述改进的yolov8-pose网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林长华汽车部件有限公司 一种杂草关键部位定位方法、装置、设备和介质
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