文献类型： 中文期刊
作者： 王尧 1 ; 赵霞 1 ; 程鸿 2 ;
作者机构： 1.甘肃农业大学信息科学技术学院
2.甘肃省农业科学院蔬菜研究所
关键词： 百合;杂草检测;YOLOv8模型;卷积神经网络
期刊名称： 软件工程
ISSN： 2096-1472
年卷期： 2025 年 28 卷 003 期
页码： 24-28
摘要： 杂草是百合生长过程中的一大危害，会干扰百合生长并吸收其营养，导致产量下降。文章以百合及其伴生杂草为主要研究对象，将YOLOv8模型引入百合与杂草的检测中，并进行了针对性的改进。首先，构建基于BiFormer双层路由注意力机制的C2f＿BF模块；其次，在头部网络Neck端引入GSConv(Grouped Shuffle Convolution)和Slim-neck(轻量化特征融合网络)技术；最后，使用MPDIoU(Multi-Perspective Distance)损失函数克服CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数的局限性。实验结果表明，改进后的YOLOv8-LWD(Lily Weed Detection)模型的平均精确率为90.3%,相比于原始YOLOv8n检测模型的平均精确率提升了2.9百分点。该方法可以为百合草害防治提供重要的技术支持，具有实际的应用价值。
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