基于YOLO目标检测的轻量化水稻叶片病害识别方法

本发明公开了基于YOLO目标检测的轻量化水稻叶片病害识别方法，包括以下步骤：步骤S1:输入水稻叶片病害图像；步骤S2：使用改进后的Real‑ESRGAN算法对图像进行超分辨率重建；步骤S3：将图片输入改进后的YOLOv8n目标检测算法；步骤S4：得到病斑类别及位置信息；步骤S5：将信息可视化在图像上。本发明涉及目标检测技术领域，本发明的有益效果是，针对水稻叶片病斑目标较小、实时采集图像较模糊的问题，进行图像超分辨率重建，用于提升小目标的分辨率，并改善清晰度和纹理特征。在超分模型Real‑ESRGAN的基础上，设计了一组包含５层空洞卷积层的残差密集模块，以帮助网络获取不同尺度的感受野和信息。