摘要
本发明提供了一种玉米早期叶片识别方法、装置、设备及存储介质,属于图像识别技术领域,包括:在YOLOv8模型的骨干网络的C2F模块集成FasterNet模块,FasterNet模块包括部分卷积模块,在颈部网络集成LSKNet网络,构建改进的YOLOv8模型,通过包含玉米早期叶片的历史图像数据集,对改进的YOLOv8模型进行训练,得到目标检测网络;通过目标检测网络识别出玉米早期叶片。该方法通过在YOLOv8模型的骨干网络的C2F模块集成FasterNet模块,在颈部网络集成LSKNet网络,通过改进原YOLOv8模型的骨干网络和颈部网络,进行玉米早期叶片,提高了玉米早期叶片识别的准确率。
技术关键词
叶片识别方法
网络
玉米
卷积模块
鲸鱼优化算法
输出特征
类间方差
Sigmoid函数
数据
通道
参数
图像识别技术
策略更新
处理器
位置更新
图像分割
识别装置
系统为您推荐了相关专利信息
平面透镜
缺陷检测方法
轮廓
图像
拉普拉斯金字塔
商品销量预测
实时数据
销量预测模型
订单推送方法
多时间尺度
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MCU微控制器
隔离驱动器
电机检测电路
电阻
有功功率分配方法
调频
功率分配策略
算法模型
风电机组功率