摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv8的苹果叶片病害检测方法,包括以下步骤:(1)获取苹果叶片病虫害图像,根据病理特征进行预处理;(2)采用图像处理方法扩充数据集,并划分训练集和测试集;(3)构建改进的YOLOv8网络模型,使用改进后的模型对数据集进行训练,得到最终的苹果叶片病害检测模型;(4)利用最终的苹果叶片病害检测模型对图像进行检测,得到检测结果;本发明提高了检测精度。
技术关键词
病害检测方法
叶片
病虫害图像
图像处理方法
图像空间信息
编码技术
卷积模块
网络架构
斑点落叶病
注意力
灰斑病
处理器
搜索方法
褐斑病
遗传算法
数据
检测头
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
缺陷检测装置
涡轮叶片
数据处理单元
主动锥形齿轮
检测台
巡检机器人
检测平台
图像
缺陷检测方法
旋转电机控制
玉米小麦
田间玉米
叶片
监测方法
多模态数据融合