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龙图腾网获悉温州大学申请的专利一种基于改进YOLOv8模型的轻量化猕猴桃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：CN119723563B 。

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：202411783747.9，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于改进YOLOv8模型的轻量化猕猴桃检测方法是由程元皓;陈相宇;向家伟;陈思;齐小川;高浩然;林健设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv8模型的轻量化猕猴桃检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的轻量化猕猴桃检测方法，涉及图像识别技术领域。包括获取未采摘猕猴桃的图像，扩充并标注后形成猕猴桃数据集，使用EMBC模块替代YOLOv8模型中的C2f模块，使用Dysample上采样算子替代YOLOv8模型中的最近邻上采样模块，使用TADDH探测头替换YOLOv8模型head网络中的原版探测头，构建改进的YOLOv8模型，将猕猴桃数据集输入改进的YOLOv8模型，不断迭代得到最优权重，获得训练好的改进YOLOv8模型，通过训练好的改进YOLOv8模型对复杂环境中的猕猴桃进行检测。本发明能够有效的为后续猕猴桃定位和自动采摘提供技术支持。

本发明授权一种基于改进YOLOv8模型的轻量化猕猴桃检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8模型的轻量化猕猴桃检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据获取步骤：获取未采摘猕猴桃的图像； 数据预处理步骤：将图像进行扩充并标注，形成猕猴桃数据集； 模型构建步骤：使用EMBC模块替代YOLOv8模型中的C2f模块，使用Dysample上采样算子替代YOLOv8模型中的最近邻上采样模块，使用TADDH探测头替换YOLOv8模型head网络中的原版探测头；构建改进的YOLOv8模型； 模型训练步骤：将数据预处理步骤的猕猴桃数据集输入改进的YOLOv8模型，不断迭代得到最优权重，获得训练好的改进YOLOv8模型； 图像检测步骤：通过训练好的改进YOLOv8模型对复杂环境中的猕猴桃进行检测； 模型构建步骤中，EMBC模块包括采用ESE单元替代MBCnov网络中SE模块，其中ESE单元将传统的两个全连接层简化为一个全连接层； TADDH探测头包括深度卷积结构和任务对齐结构； 深度卷积结构包括两个串联的深层卷积模块，深层卷积模块包括：卷积层、GroupNorm归一化层和激活函数，任务对齐结构包括定位分支、分类分支和特征融合。

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温州大学，其通讯地址为：325035 浙江省温州市温州高教园区(瓯海区茶山镇)；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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