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申请/专利权人:河南工业大学
摘要:本发明涉及基于YOLOv8m和ShuffleNetv2网络的小麦仓储粮虫检测方法,与现有技术相比解决了由于检测目标过小而导致的检测准确率低,检测速度慢的问题。本发明包括以下步骤:数据采集和预处理;构建小麦仓储粮虫检测的模型;小麦仓储粮虫检测模型的训练;待检测小麦仓储粮虫图像的获取;小麦仓储粮虫检测结果的获得;本发明能够有效提高小麦仓储粮虫检测的准确率和速度。
主权项:1.基于YOLOv8m和ShuffleNetv2网络的小麦仓储粮虫检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S100:数据采集和预处理:利用手机等拍摄工具拍摄小麦仓储粮虫图像,并对采集的小麦仓储粮虫图像进行标注,数据增强和数据集划分操作,形成小麦仓储粮虫图像数据集;S200:构建小麦仓储粮虫检测模型:基于YOLOv8m将其Backbone部分更换为ShuffleNetv2网络构建出小麦仓储粮虫检测模型;S300:小麦仓储粮虫检测模型的训练:将小麦仓储粮虫图像数据集输入小麦仓储粮虫检测模型进行训练;S400:待检测小麦仓储粮虫图像的获取:获取待检测小麦仓储粮虫图像并进行预处理;S500:小麦仓储粮虫检测结果的获得:将预处理后的待检测小麦仓储粮虫图像输入训练后的小麦仓储粮虫检测模型,得到小麦仓储粮虫检测结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 河南工业大学 基于YOLOv8m和ShuffleNetv2网络的小麦仓储粮虫检测方法
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