麦穗数量检测对于作物表型参数计算、产量预测和大田管理都具有重要的意义.为了解决人工计数工作量大且容易出错的问题,提出了一种基于You Only Look Once(YOLO)的麦穗目标检测与计数方法.首先利用大量小麦图像对深度神经网络进行训练,然后利用神经网络对小麦图像进行麦穗目标检测与计数,最后对神经网络目标检测的准确率和召回率进行计算评估,并通过分析检测结果验证其鲁棒性.分析结果显示,所训练网络对麦穗检测的精确率为76.96％,召回率为93.16％,均值平均精度mean Average Precision(mAP)为89.52％.此外,该模型可以检测不同生长时期的麦穗,具有较高的鲁棒性.研究表明,该方法对比其他麦穗计数方法准确高效,可以实际应用到小麦的产量估算上.
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