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申请/专利权人：华中农业大学
摘要：本发明公开了一种基于DITS生成和YOLOV8监测的智能虫害识别方法，涉及图像处理领域，本发明的技术方案包括如下步骤：S1，采用选点裁剪和overlap裁剪原始大尺寸图像，之后筛选小尺寸样本中筛选虫害样本，来构建图像生成数据集；S2，根据图像生成数据集来对GAN系列模型和Diffusion系列模型进行训练调优评估，最后确定DiTs模型；S3，根据DiTs模型生成的虫害样本与真实样本混合构建目标检测数据集，在YOLO系列模型上训练调优评估确定最优模型：YOLOv8模型；S4，最优模型上，分别采用Soft‑NMS和CA两种方式进行模型优化。基于计算机视觉的全自动智能虫害识别方法，解决传统的虫害识别方法受限于人工操作的耗时性和不确定性的问题，为保护柑橘产业的健康和可持续发展提供技术支持。
主权项：1.一种基于DITS生成和YOLOV8监测的智能虫害识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，采用选点裁剪和overlap裁剪原始大尺寸图像，之后筛选小尺寸样本中筛选虫害样本，来构建图像生成数据集；S2，根据图像生成数据集来对GAN系列模型和Diffusion系列模型进行训练调优评估，最后确定DiTs模型；S3，根据DiTs模型生成的虫害样本与真实样本混合构建目标检测数据集，在YOLO系列模型上训练调优评估确定最优模型：YOLOv8模型；S4，最优模型上，分别采用Soft-NMS和CA两种方式进行模型优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中农业大学 一种基于DITS生成和YOLOV8监测的智能虫害识别方法
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