本发明涉及病虫害检测，具体为基于改进yolov8的柿子树病虫害检测方法及装置。
背景技术：
1、柿子树的病虫害会对柿子的产量以及农民的收益造成重大影响。以往柿子树的病虫害检测与识别依靠的是人为的观察和判断，由于柿子树一般都是大面积种植，并且地形不一，因此这种方法不仅耗时耗力，而且一些病虫害在人为的观察下容易被忽视，导致柿子产量和质量的下降。
2、为了克服这些问题，迫切需要引入先进的科技手段和数据分析方法，以实现更为精确的柿子树病虫害检测与识别。通过结合先进的无人机拍摄、图像识别与检测以及病虫害数据，可以建立更准确的模型来检测柿子树的病虫害。这不仅有助于解决由于人为观察对一些柿子树病虫害忽视的影响，还可以为柿子树种植者提供更科学的养护指导，减轻其对人为经验的柿子树病虫害识别的过度依赖。
3、现有技术中，申请号为cn202310369735.0的中国专利公开的基于yolo模型改进的玉米叶病虫害自动检测方法将注意力机制gam添加至目标检测算法yolov5s.60中，用于提高对玉米叶病虫害识别的精确率。申请号为cn202310776131.8的中国专利公开的一种针对田间场景的辣椒病虫害识别方法及系统更适用于在农作物种植基地对病害情况作出快速精准的判断，能完成对辣椒叶片和果实病虫害同时检测，并且一次可以识别多个辣椒叶片或果实的病虫害，具有较高的识别精度。申请号为cn202310372755.3的中国专利公开的一种田间小麦病虫害识别方法、装置及存储介质通过特征提取过程中的特征融合和特征抑制对小麦病虫害特征进行了多重特征优化，抑制了由复杂背景引入的无用特征，突出了小麦病虫害目标的有效特征，从而提高了病虫害的识别精度。但是以上方法存在模型存在训练复杂度高、过拟合以及对初始条件敏感等问题并不适用于柿子树的病虫害检测。
4、为此，提出基于改进yolov8的柿子树病虫害检测方法及装置。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供基于改进yolov8的柿子树病虫害检测方法及装置。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、根据本公开的第一方面，提供了一种基于改进yolov8的柿子树病虫害检测方法，包括：
4、获取各个时期的柿子树正常态图像以及与所述各个时期的柿子树正常态图像相对应的柿子树病虫害图像；根据所述柿子树病虫害图像构建各个时期的柿子树病虫害数据集；
5、运用所述各个时期的柿子树正常态图像和所述各个时期的柿子树病虫害数据集训练yolov8模型并输出为训练完成的柿子树病虫害检测模型；
6、进一步的，运用所述各个时期的正常态图像和所述各个时期的柿子树病虫害数据集训练yolov8模型并输出为训练完成的柿子树病虫害检测模型的具体步骤如下：
7、步骤一：根据所述各个时期的柿子树正常态图像和所述各个时期的柿子树病虫害数据集在所述柿子树病虫害图像上标记各种柿子树病虫害类型以及与所述各种柿子树病虫害类型对应的所述病虫害严重等级得到柿子树病虫害训练图像集；所述柿子树病虫害训练图像集包括训练图像集和验证图像集；
8、步骤二：运用所述柿子树病虫害训练图像集训练yolov8检测模型得到柿子树病虫害检测模型；
9、进一步的，步骤二具体包括：
10、获取所述柿子树病虫害训练图像集中的柿子树病虫害训练图像；
11、去除所述柿子树病虫害训练图像的背景噪声；
12、检测并增强所述柿子树病虫害训练图像的叶片区域和果实区域；
13、裁剪所述叶片区域和所述果实区域；其中，所述叶片区域包括叶片虫害区域和叶片病斑区域，所述果实区域包括所述果实虫害区域和果实病斑区域；
14、标记所述叶片区域的叶片病虫害类型以及果实区域的果实病虫害类型；对所述叶片区域和所述果实区域进行预处理；其中，预处理的步骤如下：
15、根据所述叶片病虫害类型对所述叶片区域进行颜色反转突出所述叶片病斑区域，标记所述叶片病斑区域的病斑边缘再进行颜色反转并增强所述病斑区域的颜色和对比度，对所述叶片虫害区域进行局部放大，突出所述叶片虫害区域的特征；根据所述果实病虫害类型对所述果实区域进行颜色增强和对比度增强突出所述果实病斑区域，对所述果实病虫部分进行局部放大，突出所述果实虫害区域的特征；
16、将预处理后的所述叶片区域和所述果实区域输入所述改进的yolov8检测模型中进行训练得到所述柿子树病虫害检测模型。
17、步骤三：将所述验证图像集输入所述柿子树病虫害检测模型中检测所述验证图像集的所述病虫害类型和所述病虫害严重等级输出训练检测结果；若所述训练检测结果与所述验证图像集中的所述病虫害类型和所述病虫害严重等级相同则输出所述训练完成的柿子树病虫害检测模型；若所述训练检测结果与所述验证图像集中的所述病虫害类型和所述病虫害严重等级不相同则标记所述验证图像集中的所述病虫害类型和所述病虫害严重等级并返回步骤二中继续训练直至所述训练检测结果与所述验证图像集中的所述病虫害类型和所述病虫害严重等级相同。
18、获取实时柿子树图像；
19、运用所述训练完成的柿子树病虫害检测模型检测所述实时柿子树图像并输出第一检测结果；若所述第一检测结果为有病虫害图像，则根据所述各个时期的柿子树病虫害数据集对所述有病虫害图像进行病虫害严重程度分级并标记病虫害出现的日期，输出病虫害类型、病虫害严重等级和病虫害检测日期；
20、进一步的，运用所述训练完成的柿子树病虫害检测模型检测所述实时柿子树图像并输出第一检测结果的具体步骤如下：
21、步骤一：运用无人机拍摄各个季度的柿子树图像；
22、步骤二：根据所述各个时期的柿子树病虫害数据集构建叶片病虫害集和果实病虫害集；
23、步骤三：运用所述训练完成的柿子树病虫害检测模型检测所述各个季度的柿子树图像；
24、其中，检测的具体步骤如下：运用边缘检测算法检测并标记所述各个季度的柿子树图像中的叶片部分和果实部分；识别并裁剪所述叶片部分和果实部分；运用所述训练完成的柿子树病虫害检测模型以及所述叶片病虫害集检测所述叶片部分并输出叶片病虫害类型和叶片病虫害严重等级；运用所述训练完成的柿子树病虫害检测模型以及所述果实病虫害集检测所述果实部分并输出果实病虫害类型和果实病虫害严重等级；
25、步骤四：其中所述病虫害类型包括所述叶片病虫害类型和所述果实病虫害类型，所述病虫害严重等级包括所述叶片病虫害严重等级和所述果实病虫害严重等级；将所述叶片病虫害类型、所述叶片病虫害严重等级、所述果实病虫害类型、所述果实病虫害严重等级和所述病虫害检测日期输出为所述柿子树病虫害预测集。
26、根据所述病虫害类型、所述病虫害严重等级和所述病虫害检测日期构建柿子树病虫害预测集；根据所述柿子树病虫害预测集运用柿子树病虫害预测模型预测下一阶段的各种柿子树病虫害出现的日期并输出预测结果；
27、进一步的，根据所述柿子树病虫害预测集运用柿子树病虫害预测模型预测下一阶段的各种柿子树病虫害出现的日期并输出预测结果的具体步骤如下：
28、根据所述各个时期的柿子树病虫害数据集和所述病虫害检测日期构建所述柿子树病虫害预测集为{10m,20n,a,a,病虫害检测日期}，其中10m为叶片病虫害类型，a为叶片病虫害严重等级，20n为果实病虫害类型，a为果实病虫害严重等级；
29、获取并预处理历年的所述柿子树病虫害预测集得到训练预测集和验证预测集；
30、运用所述训练预测集训练所述柿子树病虫害预测模型；运用验证预测集验证训练后的所述柿子树病虫害预测模型；若所述运用验证预测集验证训练后的所述柿子树病虫害预测模型输出的结果达到预设的结果则输出所述训练完成的柿子树病虫害预测模型；
31、获取当前季度的柿子树病虫害预测集并将所述当前季度的柿子树病虫害预测集输入所述训练完成的柿子树病虫害预测模型；
32、输出所述预测结果并生成治疗方案。
33、根据所述预测结果运用所述训练完成的柿子树病虫害检测模型检测预定时间段的柿子树图像并输出第二检测结果。
34、根据本公开的第二方面，提供了一种基于改进yolov8的柿子树病虫害检测装置，包括：
35、第一获取模块：用于获取各个时期的柿子树正常态图像以及与所述各个时期的柿子树正常态图像相对应的柿子树病虫害图像；根据所述柿子树病虫害图像构建各个时期的柿子树病虫害数据集；
36、训练模块：用于运用所述各个时期的柿子树正常态图像和所述各个时期的柿子树病虫害数据集训练yolov8模型并输出为训练完成的柿子树病虫害检测模型；
37、第二获取模块：用于获取实时柿子树图像；
38、检测模块：用于运用所述训练完成的柿子树病虫害检测模型检测所述实时柿子树图像并输出第一检测结果；若所述第一检测结果为有病虫害图像，则根据所述各个时期的柿子树病虫害数据集对所述有病虫害图像进行病虫害严重程度分级并标记病虫害出现的日期，输出病虫害类型、病虫害严重等级和病虫害检测日期；
39、预测模块：用于根据所述病虫害类型、所述病虫害严重等级和所述病虫害检测日期构建柿子树病虫害预测集；根据所述柿子树病虫害预测集运用柿子树病虫害预测模型预测下一阶段的各种柿子树病虫害出现的日期并输出预测结果；
40、输出模块：用于根据所述预测结果运用所述训练完成的柿子树病虫害检测模型检测预定时间段的柿子树图像并输出第二检测结果。
41、与现有技术相比，本发明的有益效果为：
42、1、识别并裁剪出柿子树图像的叶片部分和果实部分，可以分别对这两个部分的病虫害进行识别和检测，可以更有效的训练柿子树病虫害检测模型，使得训练完成的柿子树病虫害检测模型在识别检测柿子树图像中的病虫害时更准确。
43、2、种植者可以通过柿子树病虫害预测集中的叶片病虫害类型、叶片病虫害严重等级、果实病虫害类型、果实病虫害严重等级和病虫害检测日期，提前进行柿子树的病虫害预防和管理。种植者可以根据柿子树病虫害预测结果，制定相应的防治方案，并提前采取适当的措施，如病害监测、及时施药或采用生物防治方法等，以控制病虫害的发生和传播。
44、3、通过预测柿子树病虫害出现日期以及病虫害严重等级，提前做好柿子树病虫害的防治准备工作，并且可以帮助种植者合理安排时间和资源，提前喷洒农药或采取生物防治措施，以最大程度地减少柿子树病虫害对柿子树的损害，保证柿果的产量和质量。
1.一种基于改进yolov8的柿子树病虫害检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于改进yolov8的柿子树病虫害检测方法，其特征在于，所述运用所述各个时期的正常态图像和所述各个时期的柿子树病虫害数据集训练改进的yolov8模型并输出训练完成的柿子树病虫害检测模型，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于改进yolov8的柿子树病虫害检测方法，其特征在于，所述步骤二包括：
4.根据权利要求1所述的基于改进yolov8的柿子树病虫害检测方法，其特征在于，所述病虫害类型包括虫害和病害；所述虫害包括卷叶蛾、潜叶蛾、绿刺蛾、斑衣蜡蝉、柿蒂虫、日本龟蜡蚧和横纹菜蝽；所述病害包括炭疽病、角斑病、圆斑病和白粉病。
5.根据权利要求1所述的基于改进yolov8的柿子树病虫害检测方法，其特征在于，所述运用所述训练完成的柿子树病虫害检测模型检测所述实时柿子树图像并输出第一检测结果包括：
6.根据权利要求1所述的基于改进yolov8的柿子树病虫害检测方法，其特征在于，所述根据所述柿子树病虫害预测集运用柿子树病虫害预测模型预测下一阶段的各种柿子树病虫害出现的日期并输出预测结果，具体包括：
7.一种基于改进yolov8的柿子树病虫害检测装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的基于改进yolov8的柿子树病虫害检测装置，其特征在于，所述训练模块具体用于：
9.根据权利要求7所述的基于改进yolov8的柿子树病虫害检测装置，其特征在于，所述检测模块具体用于：
10.根据权利要求7所述的基于改进yolov8的柿子树病虫害检测装置，其特征在于，所述预测模块具体用于：
