单位种植面积的麦穗数量是评估小麦产量的关键农艺指标之一.针对农田复杂场景中存在的大量麦芒、卷曲麦叶、杂草等环境噪声、小尺寸目标和光照不均等导致的麦穗检测准确度下降的问题,提出了一种基于深度学习的麦穗检测方法(FCS R-CNN).以Cascade R-CNN为基本网络模型,通过引入特征金字塔网络(Feature pyramid network,FPN)融合浅层细节特征和高层丰富语义特征,通过采用在线难例挖掘(Online hard example mining,OHEM)技术增加对高损失样本的训练频次,通过IOU(Intersection over union)阈值对网络模型进行阶段性融合,最后基于圆形LBP纹理特征训练一个SVM分类器,对麦穗检出结果进行复验.大田图像测试表明,FCS R-CNN模型的检测精度达92.9％,识别单幅图像平均耗时为0.357 s,平均精度为81.22％,比Cascade R-CNN提高了21.76个百分点.
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