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基于YOLO_X和迁移学习的无人机影像玉米雄穗检测 总被引：1，自引：1，他引：0
玉米雄穗表型信息的获取对研究玉米长势及产量起着非常重要的作用,为实现复杂田间环境玉米雄穗的精确识别和计数,该研究使用无人机采集试验田的玉米雄穗影像,基于Faster R-CNN、SSD、YOLO_X目标检测模型,使用迁移学习方法实现玉米雄穗的高精度识别,并分析了模型对不同品种和不同种植密度的玉米雄穗检测效果。试验结果表明,基于迁移学习的Faster R-CNN、SSD、YOLO_X的目标检测效果相比于未使用迁移学习的模型有明显提升,其中,迁移学习后YOLO_X的识别精确度为97.16%,平均精度为93.6%,准确度为99.84%,对数平均误检率为0.22,识别效果最好;不同玉米品种对模型的适应性有所差异,其中郑单958对模型适应性最好,Faster R-CNN、SSD、YOLO_X的决定系数R2分别为0.9474、0.9636、0.9712;不同种植密度下玉米雄穗的检测效果有所差异,在29 985,44 978,67 466,89 955株/hm2种植密度下,模型对郑单958检测的平均绝对误差分别为0.19、0.31、0.37、0.75,随着种植密度的增加,检测误差逐渐变大。本研究为农田玉米雄穗高精度识别提供了一种新方法,对玉米表型性状高通量调查具有一定的应用价值。 相似文献
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设施农业作为农业生产结构调整中逐步发展起来的新兴行业,主要依靠一定的技术设备,由人工控制动植物的环境条件,达到摆脱对自然环境依赖,进行有效生产的目的.与传统农业相比,设施农业具有高投入、高技术含量、高品质、高产量和高效益等特点.因此,积极探索加快设施农业发展的有效途径,努力提升农业的生产力水平,对促进农业增效、农民增收和农村繁荣具有重要意义. 相似文献
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