一种基于SCConv轻量化改进YOLOv8模型的谷物流量检测方法

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。