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基于半监督学习和改进YOLOv8n的轻量级山东烟区主要病虫害检测

宋鑫龙 张峰 吴华瑞 朱华吉 高强三 闫兆洋 吴秋兰 孙想

中国烟草学报2026，Vol.32Issue(1)：P.122-134,13.
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中国烟草学报2026，Vol.32Issue(1)：P.122-134,13.DOI:10.16472/j.chinatobacco.2025.T0130

基于半监督学习和改进YOLOv8n的轻量级山东烟区主要病虫害检测

宋鑫龙 1张峰 2吴华瑞 3朱华吉 3高强三 1闫兆洋 1吴秋兰 2孙想3

作者信息

  • 1. 山东农业大学信息科学与工程学院,泰安271018 农业农村部数字乡村技术重点实验室,北京100097
  • 2. 山东农业大学信息科学与工程学院,泰安271018 农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室,泰安271018
  • 3. 北京市农林科学院信息技术研究中心,北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室,北京100097
  • 折叠

摘要

关键词

病虫害/目标检测/烟叶/轻量化/YOLOv8n

分类

农业科技

引用本文复制引用

宋鑫龙,张峰,吴华瑞,朱华吉,高强三,闫兆洋,吴秋兰,孙想..基于半监督学习和改进YOLOv8n的轻量级山东烟区主要病虫害检测[J].中国烟草学报,2026,32(1):P.122-134,13.

基金项目

国家重点研发计划“特色产业数字化农事全链条服务平台”(No.2024YFD1601304)。 （No.2024YFD1601304）

中国烟草学报

1004-5708

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