一种基于YOLOv8优化的田间杂草检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于YOLOv8优化的田间杂草检测方法，方法包括：采集真实的田间杂草图像，生成杂草图像数据集，对数据集中的杂草图像数据进行标注，并进行增强预处理得到扩展的杂草图像数据集，进一步划分为训练集、验证集和测试集；搭建改进的YOLOv8网络模型；用训练集对改进的YOLOv8网络模型进行训练，并用验证集进行验证，得到训练好的改进的YOLOv8网络模型；最后将测试集输入训练好的改进的YOLOv8网络模型，得到检测后的田间杂草图像的标注信息。本发明专利技术推出的田间杂草检测方法能够准确的检测到田间秧苗周围的杂草，为当下智慧农业中的喷灌式除杂无人机在复杂土地背景下作业提供软件算法方面的技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图像处理技术，特别是涉及一种基于yolov8优化的田间杂草检测方法。

技术介绍

1、随着农业科技的不断发展，杂草对农作物的影响越来越大。杂草会竞争养分、水分和阳光，降低农作物的产量和质量。传统的杂草检测方法主要依赖于人工目测，这种方法耗时耗力且效率低下。因此，研究人员开始探索利用现代技术来实现自动化的杂草检测。

2、近年来，计算机视觉和机器学习技术的快速发展为杂草检测提供了新的解决方案。计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和理解图像的学科。通过使用计算机视觉技术，可以将图像中的杂草与农作物进行区分和识别。

3、在杂草检测中，常用的计算机视觉技术包括图像分割、特征提取和分类。图像分割是将图像分成不同的区域或对象的过程。在杂草检测中，图像分割可以将农田中的杂草与农作物进行分离。特征提取是从图像中提取出能够描述杂草和农作物特征的信息，例如颜色、纹理和形状等。分类是将提取到的特征与预先定义的杂草和农作物类别进行匹配，从而实现杂草的自动检测和识别。

4、除了计算机视觉技术，机器学习也在杂草检测中发挥着重要作用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于YOLOv8优化的田间杂草检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv8优化的田间杂草检测方法，其特征在于，Dynamic Snake Convolution动态蛇形卷积网络在每个子卷积中通过offset_conv学习到输入特征图的偏移量，并利用这些偏移量对原始特征图进行变形，决定是沿着x轴还是y轴进行变形，变形则采用双线性插值的方式以获取变形后的特征图，得到的变形特征图有效减少细粒度的信息损失。

3.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv8优化的田间杂草检测方法，其特征在于，根据输入特征图学习变形，通过引入变形偏移...

【技术特征摘要】

1.一种基于yolov8优化的田间杂草检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于yolov8优化的田间杂草检测方法，其特征在于，dynamic snake convolution动态蛇形卷积网络在每个子卷积中通过offset_conv学习到输入特征图的偏移量，并利用这些偏移量对原始特征图进行变形，决定是沿着x轴还是y轴进行变形，变形则采用双线性插值的方式以获取变形后的特征图，得到的变形特征图有效减少细粒度的信息损失。

3.根据权利要求1所述的一种基于yolov8优化的田间杂草检测方法，其特征在于，根据输入特征图学习变形，通过引入变形偏移来使卷积核更灵活地关注目标的复杂几何特征，dsconv将标准卷积核在x轴和y轴的方向上拉直，并考虑一个大小为9的卷积核，对于每个网格位置，dsconv根据前一个网格的位置和偏移量δ来确定远离中心网格的位置；

4.根据权利要求1所述的一种基于yolov8优化的田间杂草检测方法，其特征在于，se通道注意力机制模块引入一个squeeze操作和一个excitation操作来建模通道之间的关系，在sque...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾志宇，刘庆华，接浩，张鸣，滕宏鑫，张浩智，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：