【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业病害智能检测，尤其涉及一种基于多目标识别技术的苹果病害智能检测识别方法。
技术介绍
1、现有技术下深度学习技术中的yolov8模型用于苹果叶片病害检测面临着许多问题和挑战，仍有一些关键问题亟待解决；比如现有的苹果病害图像数据集复杂度欠缺，无法充分反映苹果叶片病害目标的各种形态和状态，导致模型泛化能力差；存在苹果病害数据集在自然环境下对苹果叶片的病害目标检测的精度下降、标注不明确的问题；
2、为了优化模型对苹果病害数据集的检测，使用改进的yolov8n模型对苹果叶片病害数据集进行优化与检测，yolov8是一种性能优异的物体检测模型，受到了广泛的应用；yolov8模型具有速度快、精度高、鲁棒性强等特点，非常适合用于农业中植物病害检测任务；
3、因此，现提出了一种基于多目标识别技术的苹果病害智能检测识别方法，为深度学习yolov8模型应用于苹果病害数据集的优化与检测提供了理论指导和解决方案；本专利技术的目的是为了解决苹果病害数据集在自然环境下对苹果叶片的病害目标检测的精度下降、标注不明确的问题。>
<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多目标识别技术的苹果病害智能检测识别方法；其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多目标识别技术的苹果病害智能检测识别方法，其特征在于：所述步骤S1中，线上收集自然环境下的各类苹果病害图像数据，为保证数据的多样性和复杂性，要求图像的拍摄角度多样化，病害种类多样化，自然条件多样化，以保证模型的泛化能力和鲁棒性，其中，利用互联网资源搜集包含多种苹果病害类型的叶片图像，确保图像涵盖不同季节、不同天气条件、不同时间段下的叶片病害情况，确保图像中包含多种病害类型，且每种病害类型有多种表现形态，同时包含叶片的不同生长阶段和角度。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多目标识别技术的苹果病害智能检测识别方法；其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多目标识别技术的苹果病害智能检测识别方法，其特征在于：所述步骤s1中，线上收集自然环境下的各类苹果病害图像数据，为保证数据的多样性和复杂性，要求图像的拍摄角度多样化，病害种类多样化，自然条件多样化，以保证模型的泛化能力和鲁棒性，其中，利用互联网资源搜集包含多种苹果病害类型的叶片图像，确保图像涵盖不同季节、不同天气条件、不同时间段下的叶片病害情况，确保图像中包含多种病害类型，且每种病害类型有多种表现形态，同时包含叶片的不同生长阶段和角度。
3.根据权利要求1所述的一种基于多目标识别技术的苹果病害智能检测识别方法，其特征在于：所述步骤s2中，对收集到的图像数据进行病害目标的人工标注、数据预处理和数据集划分的准备工作，具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于多目标识别技术的苹果病害智能检测识别方法，其特征在于：所述步骤s201中，将收集到的苹果病害图像数据使用labelimg进行对病害目标进行分类和目标的手工标注，最终标注文件整理为yolo所适用的.txt文件格式，具体步骤包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于多目标识别技术的苹果病害智能检测识别方法，其特征在于：所述步骤s202中，对标注好的图像数据进行离线数据增强处理以丰富数据的多样性和复杂性，提升模型的泛化能力和鲁棒性，具体步骤包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于多目标识别技术的苹果病害智能检测识别方法，其特征在于：所述步骤s3中，使用pycharm...
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