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基于YOLOv8n改进的水稻病害轻量化检测
1
作者
郭丽峰
黄俊杰
+5 位作者
吴禹竺
王思吉
王轶哲
包羽健
苏中滨
刘宏新
《农业工程学报》
北大核心
2025年第8期156-164,共9页
为解决水稻病害检测中存在的小目标特征提取困难、复杂环境下检测精度不高的问题以及在边缘化设备上实现高效实时检测,该研究提出了一种轻量化水稻病害识别方法YOLOv8-DiDL。该方法通过引入倒残差移动模块(inverted residual mobile blo...
为解决水稻病害检测中存在的小目标特征提取困难、复杂环境下检测精度不高的问题以及在边缘化设备上实现高效实时检测,该研究提出了一种轻量化水稻病害识别方法YOLOv8-DiDL。该方法通过引入倒残差移动模块(inverted residual mobile block,iRMB)增强小目标特征捕捉能力,采用变形卷积模块DCNv2(deformable convolutional networks)优化目标几何变化适应性,结合采样算子DySample(dynamic sample)算法提升复杂环境适应能力,并改进快速空间金字塔池化模块(spatial pyramid pooling fast,SPPF)为大核分离卷积注意力模块(large separable kernel attention,LSKA)增强多尺度特征融合。试验结果表明,改进的YOLOv8-DiDL模型准确率、召回率和平均精度均值分别为91.4%、83.5%、90.8%;与原始基础网络YOLOv8n相比分别提升7.0、0.5、2.5个百分点,模型权重降低9.7%,每秒浮点运算次数提升7.4%。该研究通过改进模型显著提高了水稻病害检测的精度和部署效率,为智能化农业的实时病害监测提供了技术基础。
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关键词
水稻
病害
目标检测
YOLOv8n改进模型
卷积神经网络
模型轻量化设计
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职称材料
题名
基于YOLOv8n改进的水稻病害轻量化检测
1
作者
郭丽峰
黄俊杰
吴禹竺
王思吉
王轶哲
包羽健
苏中滨
刘宏新
机构
东北农业大学
工程
学院
东北农业大学电信学院
农业
农村部
东北
智慧
农业
技术重点实验室
宿迁
学院
机电工程
学院
出处
《农业工程学报》
北大核心
2025年第8期156-164,共9页
基金
黑龙江省高校协同创新成果项目(LJGXCG2022-031,LJGXCG2023-053)。
文摘
为解决水稻病害检测中存在的小目标特征提取困难、复杂环境下检测精度不高的问题以及在边缘化设备上实现高效实时检测,该研究提出了一种轻量化水稻病害识别方法YOLOv8-DiDL。该方法通过引入倒残差移动模块(inverted residual mobile block,iRMB)增强小目标特征捕捉能力,采用变形卷积模块DCNv2(deformable convolutional networks)优化目标几何变化适应性,结合采样算子DySample(dynamic sample)算法提升复杂环境适应能力,并改进快速空间金字塔池化模块(spatial pyramid pooling fast,SPPF)为大核分离卷积注意力模块(large separable kernel attention,LSKA)增强多尺度特征融合。试验结果表明,改进的YOLOv8-DiDL模型准确率、召回率和平均精度均值分别为91.4%、83.5%、90.8%;与原始基础网络YOLOv8n相比分别提升7.0、0.5、2.5个百分点,模型权重降低9.7%,每秒浮点运算次数提升7.4%。该研究通过改进模型显著提高了水稻病害检测的精度和部署效率,为智能化农业的实时病害监测提供了技术基础。
关键词
水稻
病害
目标检测
YOLOv8n改进模型
卷积神经网络
模型轻量化设计
Keywords
rice
diseases
object detection
YOLOv8n improved model
convolutional neural networks
model lightweight design
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv8n改进的水稻病害轻量化检测
郭丽峰
黄俊杰
吴禹竺
王思吉
王轶哲
包羽健
苏中滨
刘宏新
《农业工程学报》
北大核心
2025
0
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参考文献
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