公开(公告)号：CN117690065A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311695715.9

申请日：2023-12-12

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 邓海东 ,  高世龙 ,  黎明 ,  陈道明 ,  冯坤盛 ,  邓魏琪 ,  龙拥兵 ,  赵静 ,  徐海涛 ,  王建华

IPC: G06V20/50 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO模型的自然场景下蝉茶图像检测方法，该方法可实现自然环境下精准检测被小绿叶蝉叮咬的不同程度茶青。方法包括：采集自然场景下不同叮咬程度的茶青图片；构建数据集；建立改进YOLOV8网络模型。具体包括：选取YOLOv8s网络模型；引入CloAttention注意力机制添加到YOLOV8主干网络中的C2F模块；引入AFPN渐进特征金字塔网络；使用MPDIoU作为计算边界框回归的损失函数；训练改进的网络模型；网络模型部署及终端调用。本发明提出了一种基于改进YOLO模型的自然场景下蝉茶图像检测方法，解决了自然场景下不同叮咬程度蝉茶难以检测，现有算法检测精度低的问题。