基于卷积神经网络的杂草识别方法、系统与喷药除草中的应用

本发明公开了一种基于卷积神经网络的杂草识别方法、系统与喷药除草中的应用，所述基于卷积神经网络的杂草识别方法包括基于YOLOv8‑seg的杂草识别模型，所述杂草识别模型具有模型主干轻量化和检测精准化等特点，其首先利用改进ShuffleNetV2和StarNet网络构建了新的轻量化主干网络，其次创新提出C2f_Star模块，在降低参数量的同时提高了模型精准度，并对模型网络节点处添加ECA注意力机制模块；所述除草应用所涉及精准喷药方法、系统包括用于杂草定位、分级和路径规划的算法以及精准变量喷药算法，本发明通过采用精准变量喷药方法与系统，在精准高效除草的同时，可有效减少除草剂的使用和对环境的污染。