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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YOLOv8的玉米大田幼苗计数方法及系统，涉及人工智能机器视觉计数技术领域；该方法包括以下步骤：采集无人机玉米幼苗图像构建数据集；在YOLOv8的基础上进行改进构建无人机玉米幼苗计数模型且进行训练优化参数；进行无人机的航线规划并获取玉米大田的分块图像；对分块图像进行拼接得到玉米大田的完整图像；对完整图像分割得到若干分割图像；利用无人机玉米幼苗计数模型对分割图像进行检测得到分割图像检测结果；将分割图像检测结果映射至完整图像上，生成玉米大田的完整图像检测结果；对玉米大田的完整图像检测结果进行修正。本发明能够提高玉米大田幼苗计数的准确率，实现对大田幼苗数目的完整获取。
主权项：1.基于YOLOv8的玉米大田幼苗计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集不同拍摄环境下的无人机玉米幼苗图像，构建数据集；S2、在YOLOv8的基础上进行改进构建无人机玉米幼苗计数模型，且基于数据集对无人机玉米幼苗计数模型进行训练优化参数；S3、对待检测的玉米大田进行无人机的航线规划，获取玉米大田的分块图像，且确保在玉米大田中处于相邻位置的分块图像具有重叠区域；S4、对所获取的玉米大田的分块图像进行拼接，得到玉米大田的完整图像；S5、将玉米大田的完整图像分割为等大的若干分割图像，相邻位置的分割图像具有重叠区域；且对分割图像进行编号，编号为分割图像在完整图像中相对位置的行列号；S6、利用无人机玉米幼苗计数模型对若干分割图像进行批量检测，得到分割图像检测结果；S7、基于分割图像检测结果及分割图像于完整图像的相对位置，将分割图像检测结果一一映射至完整图像上，生成玉米大田的完整图像检测结果；S8、将处于重叠区域中重叠位置的检测结果逐一计算IoU，判断是否为重叠区域的重复检测，对玉米大田的完整图像检测结果进行修正。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽农业大学 基于YOLOv8的玉米大田幼苗计数方法及系统
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