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龙图腾网获悉云南农业大学申请的专利一种基于SCConv轻量化改进YOLOv8模型的谷物流量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：CN119672688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411722630.X，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种基于SCConv轻量化改进YOLOv8模型的谷物流量检测方法是由施杰;赵岩涛;杨文彩;杨琳琳;张鑫瑞;唐秀英设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SCConv轻量化改进YOLOv8模型的谷物流量检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于SCConv轻量化改进YOLOv8模型的谷物流量检测方法，可以降低对小目标物体的漏检、误检概率，提升对小目标物体的检测精度。该方法包括：对预处理后的图像输入主干网络中提取出图像的空间和语义信息；利用特征金字塔网络和路径聚合网络对不同尺度的特征图进行聚合和融合；利用新增的小目标检测头处理高分辨率特征图，获得更多局部图像信息，捕捉小目标物体；利用模型中的每个检测头根据所接收的特征图预测物体的边界框位置、大小和类别；对来自每个检测头的检测结果执行非极大值抑制操作；将新增的小目标检测头所贡献的检测结果将与原始检测头的结果结合在一起输出最终检测结果；使用ByteTrack算法对检测到的谷物颗粒进行追踪与计数，计算出谷物流量。

本发明授权一种基于SCConv轻量化改进YOLOv8模型的谷物流量检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SCConv轻量化改进YOLOv8模型的谷物流量检测方法，其特征在于， 基于SCConv轻量化改进YOLOv8模型是在原有YOLOv8模型基础上，使用SCConv卷积模块替换原先的c2f卷积模块，同时在原先检测头的基础上增加一个专门处理检测小目标物体的小目标检测头后得到； 谷物流量检测方法具体包括以下步骤： S1、图像预处理：对输入图像执行调整图像大小、归一化和数据增强操作； S2、主干网络特征提取：对预处理后的图像输入主干网络中提取出图像的空间和语义信息； S3、聚合、融合操作：利用特征金字塔网络FPN和路径聚合网络PAN对不同尺度的特征图进行聚合和融合； S4、小目标物体检测：利用新增的小目标检测头处理高分辨率特征图，获得更多局部图像信息，捕捉小目标物体，小目标物体包括谷物颗粒； S5、多尺度边界框预测和分类：利用模型中的每个检测头根据所接收的特征图预测物体的边界框位置、大小和类别； S6、非极大值抑制操作：对来自每个检测头的检测结果执行非极大值抑制操作； S7、检测结果输出：将新增的小目标检测头所贡献的检测结果将与原始检测头的结果结合在一起输出最终检测结果； S8、谷物流量计算：使用ByteTrack算法对检测到的谷物颗粒进行追踪与计数，从而计算出谷物流量。

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云南农业大学，其通讯地址为：650201 云南省昆明市盘龙区沣源路452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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