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恭喜华北理工大学靳新宇获国家专利权

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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。

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。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人华北理工大学,其通讯地址为:063210 河北省唐山市曹妃甸新城渤海大道21号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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