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龙图腾网恭喜华北理工大学申请的专利一种基于SCL-YOLOv8n的轻量化水稻病害预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119625543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510156073.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于SCL-YOLOv8n的轻量化水稻病害预测方法是由靳新宇;于复兴;董彬设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SCL-YOLOv8n的轻量化水稻病害预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于SCL‑YOLOv8n的轻量化水稻病害预测方法，属于水稻病害预测技术领域。方法包括：构建稻病害数据集；对水稻病害数据集进行增强，标注，划分处理；在Slim‑Neck网络结构的GSConv模块中，于Shuffle操作前引用轻量化卷积与原路径并联，构成GSLConv模块；基于CSP‑RFA结构，在对数据进行划分操作后，将数据分流至两条支路构成RFCA‑CSP模块；采用轻量级共享增强检测头LSCSBD；构建出SCL‑YOLOv8n模型；将处理后的数据集作为改进模型SCL‑YOLOv8n的输入，使用训练集对改进的SCL‑YOLOv8n模型进行训练；本发明在复杂背景下的水稻病害预测方面，降低了参数量和计算复杂度，提高了精度，为复杂背景下的水稻病害预测提供有效的参考。

本发明授权一种基于SCL-YOLOv8n的轻量化水稻病害预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SCL-YOLOv8n的轻量化水稻病害预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建水稻病害数据集； 步骤2、对水稻病害数据集进行增强，标注，划分处理； 步骤3、构建基于YOLOv8n的SCL-YOLOv8n模型：在Slim-Neck网络结构的GSConv模块中，于Shuffle操作前引用轻量化卷积，与原路径并联，构成GSLConv模块；基于CSP-RFA结构，在对数据进行划分操作后，将数据分流至两条支路构成RFCA-CSP模块；所述RFCA-CSP模块，通过一个1x1卷积将输入特征图的通道数从C_in扩展到原来的2倍，输出得到通道数C_out，然后将其划分为两个分支：卷积分支和Transformer分支；采用LSCSBD检测头模块，引入轻量级共享卷积、批归一化BN和动态锚框计算手段； 步骤4、将步骤2处理后的水稻病害数据集作为模型SCL-YOLOv8n的输入，使用训练集对SCL-YOLOv8n模型进行训练； 步骤5、利用测试集进行水稻病害类别的检验和位置定位； 步骤6、使用训练好的SCL-YOLOv8n模型对水稻病害进行预测。

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