浙江理工大學;浙江理工大學龍港研究院有限公司彭來湖獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉浙江理工大學;浙江理工大學龍港研究院有限公司申請的專利一種基于改進YOLOv8網絡的輕量化蠶繭分類檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120563950B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202511079354.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于改進YOLOv8網絡的輕量化蠶繭分類檢測方法是由彭來湖;楊子建;張昕;嚴華健;陳秀設計研發完成，并于2025-08-03向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于改進YOLOv8網絡的輕量化蠶繭分類檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于改進YOLOv8網絡的輕量化蠶繭分類檢測方法，屬于深度學習和計算機視覺技術領域。該方法主要包括步驟S1.數據集的建立及預處理。步驟S2.構建YOLOv8_GEC網絡結構。步驟S3.設置訓練參數結合步驟S1中數據集對步驟S2構建的YOLOv8_GEC網絡結構進行訓練。S4.利用步驟S1中數據集中的測試集對步驟S3訓練出的模型進行測試、評估。使YOLOv8_GEC模型在蠶繭分類檢測的應用中兼顧檢測精度與檢測速度。
本發明授權一種基于改進YOLOv8網絡的輕量化蠶繭分類檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進YOLOv8網絡的輕量化蠶繭分類檢測方法，包括YOLOv8網絡，其特征在于，包括以下步驟： S1、構建蠶繭分類數據集，包括使用成像設備拍攝蠶繭圖像，對所述圖像進行數據標注，并將數據按照預設比例劃分為訓練集、驗證集和測試集； S2、構建改進的YOLOv8網絡結構，命名為YOLOv8_GEC，具體改進包括： S2-1、在所述YOLOv8網絡的Backbone部分，將所有普通卷積模塊替換為組通道混洗卷積模塊； S2-2、在所述YOLOv8網絡的Backbone部分的第8層C2f模塊與第9層SPPF模塊之間，增添高效多尺度注意力機制模塊； S2-3、在所述YOLOv8網絡的Neck部分，使用緊湊倒置瓶頸模塊對C2f模塊中的瓶頸模塊進行改造，得到C2fCIB模塊，并將所述C2fCIB模塊應用于第13、16、19、22層以進行特征融合； S3、設置訓練參數，并使用所述訓練集對所述YOLOv8_GEC網絡進行訓練，得到訓練好的YOLOv8_GEC模型； S4、使用所述測試集對所述訓練好的YOLOv8_GEC模型進行測試和評估。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江理工大學;浙江理工大學龍港研究院有限公司，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市經濟技術開發區白楊街道2號大街928號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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