公开(公告)号：CN119723286A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411797086.5

申请日：2024-12-09

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈鹏 ,  汪浩博 ,  焦林 ,  章军 ,  王兵

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V20/52

Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOv8的大棚草莓病害实时检测方法，包括：获取草莓病害图像并进行预处理；对草莓病害图像数据集进行划分；构建草莓病害识别分类模型；得到训练后的草莓病害识别分类模型；获取待检测的草莓图像并进行预处理，将预处理后的待检测的草莓图像输入训练后的草莓病害识别分类模型，得到检测结果。本发明基于YOLOv8特征增强，使用数据增强处理草莓病害图像，提出了特征增强模块，结合YOLOv8主干网络对草莓病害进行识别，拥有较快的检测速度及高精确度；通过实时检测画面监测并获取草莓病害情况信息，将由病害情况的草莓地址及病害程度信息上传至存储器中，减少了排查的人力资源消耗。