买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于改进YOLOv8的低空柑橘病虫害识别方法、设备及介质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：CN121545151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610085767.1，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于改进YOLOv8的低空柑橘病虫害识别方法、设备及介质是由曾体伟;童锦涛;孙旭东;夏长秀;柳嘉程;陈兆星设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv8的低空柑橘病虫害识别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请属于目标检测技术领域，公开了基于改进YOLOv8的低空柑橘病虫害识别方法、设备及介质，该方法包括：获取待识别的柑橘图像；采用经深度改进的柑橘病虫害识别模型对图像进行处理，输出识别结果；该模型的关键改进在于：在骨干特征提取网络中，采用ADown下采样模块替换后三个常规下采样模块，以实现高效且信息丰富的特征降维；在颈部特征融合网络中，采用轻量化的GSC2FLighter模块和GSConv模块替换原有的C2F模块和常规卷积，以大幅降低模型参数量；在检测头预测网络中，增设一个160×160的小目标检测头以提升小目标检出率，并在所有检测头前引入EMA注意力模块以聚焦关键特征。本发明方法有效提升了在复杂果园环境中对多尺度特别是小尺度柑橘病虫害的识别精度。

本发明授权基于改进YOLOv8的低空柑橘病虫害识别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8的低空柑橘病虫害识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待识别的柑橘图像； 采用柑橘病虫害识别模型对所述柑橘图像进行处理，得到病虫害识别结果； 其中，所述柑橘病虫害识别模型包括依次连接的骨干特征提取网络、颈部特征融合网络和检测头预测网络； 所述骨干特征提取网络，用于对输入的柑橘图像进行特征提取，其包括至少一个下采样模块，并且将原YOLOv8模型骨干网络中的后三个下采样模块替换为ADown下采样模块； 所述颈部特征融合网络，用于融合所述骨干特征提取网络输出的多尺度特征，其将原YOLOv8模型颈部网络中的C2F模块替换为GSC2FLighter模块，并将常规卷积模块替换为GSConv模块；所述GSC2FLighter模块的内部处理流程包括：接收输入特征，通过通道划分操作将所述输入特征分为主干分支和残差分支，所述残差分支直接通向末端的拼接操作；所述主干分支的特征进入GSLighterBottleneck模块进行特征提取与融合，所述GSLighterBottleneck模块内部包含两条并行分支，其中一条分支先后经过一个PConv模块和一个GSConv模块，另一条分支为残差连接，随后将两条并行分支的输出求和；其中，所述PConv模块仅对输入通道的四分之一进行卷积特征提取，剩余四分之三的通道通过恒等映射与卷积后的通道进行拼接；所述GSConv模块将输入特征首先经过1×1常规卷积模块进行通道数调整，随后将调整后的特征与该特征经过深度可分离卷积处理后的特征进行通道拼接，最后通过随机排列操作融合信息后输出； 所述检测头预测网络，用于根据所述颈部特征融合网络输出的特征生成识别结果，其在原YOLOv8模型的三尺度检测头基础上，增设一个小目标检测头，形成四尺度检测头，并在每个检测头的输入端前增设一个EMA注意力模块；将经过所述EMA注意力模块处理后的四路特征图，分别送入对应的检测头，每个检测头通过回归分支和分类分支输出最终的病虫害类别、置信度和位置坐标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。