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龙图腾网获悉华南农业大学;华南农业大学黄埔创新研究院申请的专利基于改进yolov8网络的蔬菜田间杂草模型构建及检测方法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：CN119229283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411271308.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于改进yolov8网络的蔬菜田间杂草模型构建及检测方法是由杨文武;陆键欣;刘清海;王在满;林嘉辉;黎观炯;吴淦泓;高耿扬;陈瑾怡设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进yolov8网络的蔬菜田间杂草模型构建及检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进yolov8网络的蔬菜田间杂草模型构建方法，包括：S1：采集蔬菜田间杂草图像，构建蔬菜杂草数据集，并按照预设的比例将蔬菜杂菜数据集划分为训练集、验证集和测试集；S2：构建改进的yolov8网络模型来建立蔬菜田间杂草检测模型；S3：将训练集输入至改进后的yolov8网络模型中进行训练，使用验证集来验证模型的表现并根据验证集的评估结果调整模型的参数，最后采用所述测试集来评估模型的性能，得到最终的蔬菜田间杂草检测模型；在所述步骤S2中包括了：S21：在原始yolov8网络模型中引入深度可分离卷积DSConv；S22：将neck层中的Concat模块替换为上下文交互融合模块CIFM；S23：将Head检测头替换为轻量化的LSCD检测头。本发明实现快速准确地检测出蔬菜与杂草。

本发明授权基于改进yolov8网络的蔬菜田间杂草模型构建及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进yolov8网络的蔬菜田间杂草模型构建方法，包括： S1：采集蔬菜田间杂草图像，构建蔬菜杂草数据集，并按照预设的比例将蔬菜杂草数据集划分为训练集、验证集和测试集； S2：构建改进的yolov8网络模型来建立蔬菜田间杂草检测模型； S3：将训练集输入至改进后的yolov8网络模型中进行训练，使用验证集来验证模型的表现并根据验证集的评估结果调整模型的参数，最后采用所述测试集来评估模型的性能，得到最终的蔬菜田间杂草检测模型； 其特征在于，在所述步骤S2中包括了： S21：在原始yolov8网络模型中引入深度可分离卷积DSConv； S22：将原始yolov8网络模型的neck层中的Concat模块替换为上下文交互融合模块CIFM； S23：将原始yolov8网络模型的Head检测头替换为轻量化的LSCD检测头； 在所述步骤S22中，通过引入CIFM来获得高维信息与低维信息的融合特征，包括： S221：接收高维特征Fh输入和接收低维特征Fl输入； S222：将所述高维特征Fh输入和低维特征Fl输入连接起来生成连接特征； S223：对所述连接特征进行全局平均池化处理并进行第一次线性变换，然后采用ReLU函数进行激活，接着进行第二次线性变换，最后采用Sigmoid函数进行激活，生成权重系数； S224：将所述权重系数与高维特征Fh输入逐元素相乘，得到第一乘法结果；将所述权重系数与低维特征Fl输入逐元素相乘，得到第二乘法结果； S225：将高维特征Fh输入与第二乘法结果相加，得到第一加法结果；将接收低维特征Fl输入与第一乘法结果相加，得到第二加法结果； S226：将所述第一加法结果和第二加法结果的输出进行连接，生成最终融合特征Ff。

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南农业大学;华南农业大学黄埔创新研究院，其通讯地址为：510530 广东省广州市天河区五山路483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”。

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