大连大学丁元明获国家专利权
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龙图腾网获悉大连大学申请的专利农田杂草的检测方法及系统、电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118298406B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410488772.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权农田杂草的检测方法及系统、电子设备是由丁元明;宋琳;姜晨;张然设计研发完成，并于2024-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本农田杂草的检测方法及系统、电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别领域，提供一种农田杂草的检测方法及系统、电子设备，其中检测方法包括：采集农田中有杂草的目标图像；利用基于RevColNet主干网络的YOLOv8构建杂草检测模型，基于所述杂草检测模型进行杂草识别；对杂草进行精准的清除。用以解决现有技术中在进行农田杂草识别时，不能很好的描述杂草的各种信息，难以取得较高的识别准确率，且面临着计算复杂度较高、模型参数量多、模型规模较大等问题的缺陷，本申请的方案提供了一种基于YOLOv8的改进模型，可以以更高的精度识别农田中的杂草，且计算复杂度较低，杂草识别的效率更高。
本发明授权农田杂草的检测方法及系统、电子设备在权利要求书中公布了：1.农田杂草的检测方法，其特征在于，包括： 采集农田中有杂草的目标图像； 利用基于RevColNet主干网络的YOLOv8构建杂草检测模型，基于所述杂草检测模型进行杂草识别； 对所述杂草进行精准的清除； 所述利用基于RevColNet主干网络的YOLOv8构建杂草检测模型，包括： 基于RevColNet对YOLOv8的主干网络进行重构，得到新的主干网络RevCol； 引入融合可扩张残差注意力模块，所述融合可扩张残差注意力模块提高对遮挡目标的识别能力； 引入基于深度可分离卷积的GSConv模块和VoV-GSCSPC模块，以进行模型轻量化处理； 基于最小点距离，改进YOLOv8模型的边界框回归损失函数。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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