技術(shù)特征：

1.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草識別方法，其特征在于：包括

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草識別方法，其特征在于：

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草識別方法，其特征在于：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草識別方法，其特征在于：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草識別方法，其特征在于：

6.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草識別系統(tǒng)，其特征在于：包括

7.田間雜草精準(zhǔn)噴藥方法，其特征在于：包括

8.田間雜草精準(zhǔn)噴藥系統(tǒng)，其特征在于：包括

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的田間雜草精準(zhǔn)噴藥系統(tǒng)，其特征在于：

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的田間雜草精準(zhǔn)噴藥系統(tǒng)，其特征在于：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草識別方法、系統(tǒng)與噴藥除草中的應(yīng)用，所述基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草識別方法包括基于YOLOv8?seg的雜草識別模型，所述雜草識別模型具有模型主干輕量化和檢測精準(zhǔn)化等特點，其首先利用改進ShuffleNetV2和StarNet網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了新的輕量化主干網(wǎng)絡(luò)，其次創(chuàng)新提出C2f_Star模塊，在降低參數(shù)量的同時提高了模型精準(zhǔn)度，并對模型網(wǎng)絡(luò)節(jié)點處添加ECA注意力機制模塊；所述除草應(yīng)用所涉及精準(zhǔn)噴藥方法、系統(tǒng)包括用于雜草定位、分級和路徑規(guī)劃的算法以及精準(zhǔn)變量噴藥算法，本發(fā)明通過采用精準(zhǔn)變量噴藥方法與系統(tǒng)，在精準(zhǔn)高效除草的同時，可有效減少除草劑的使用和對環(huán)境的污染。

技術(shù)研發(fā)人員：蘇文浩,牛龍濤,苗鈺航,涂宇豪,張琦沅,王啟,彭彥昆
受保護的技術(shù)使用者：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30