随着大豆种植面积的不断增加,利用科学手段有效监测大豆生长过程中的多项指标以及长势形态,对于大豆的管理变得十分重要。在大规模豆田种植时,大豆出苗状况直接影响大豆的产量。精准识别与判断大豆出苗情况,能够及时、准确的针对大豆长势及产量作出预估。大豆种植过程中的播种质量对于大豆在整个生长过程中所处的环境有重大影响,播种密度过高则会加大植株间的养分竞争,密度过低则会失去群体保护效应。另外,大豆幼苗时期不同的苗形对于环境的适应度不尽相同,为此合理准确判断大田当前所处的苗期对于生育期水、肥、药管理具有重要的指导意义。基于上述问题,对国内外作物幼苗检测现状进行了总结分析,以实现快速准确的对田间幼苗期大豆苗情做判断为目标,运用计算机视觉技术以及深度学习领域的相关手段,研究能够自动检测多阶段大豆幼苗的目标检测模型,并实现出苗率、重播漏播率、苗形比例等信息的分析与计算。主要研究内容包括:（1）大豆幼苗检测网络Seedling-Yolo算法构建。基于卷积神经网络原理结合自建大豆幼苗数据集对YOLOV4网络进行优化,对大豆幼苗的子叶、真叶、复叶三种不同苗形进行快速准确检测。通过替换其主干特征提取网络实现网络的轻量化处理,提高了检测模型的运行速度,加入注意力机制提高了识别检测模型的准确率。利用测试集幼苗数据进行检测,该网络对于子叶、真叶、复叶三种时期幼苗的平均检测准确率m AP值可达98.1%,检测速率可达34FPS,将模型部署在Jetson Nano设备,运行速度为12FSP,符合田间实时作业需求。（2）大豆幼苗期苗情快速检测。针对Seedling-Yolo大豆幼苗检测网络,结合实验田地形地势情况,利用五点采样法在田间实际采集大豆幼苗图像并进行大豆幼苗数量以及位置信息检测,依据检测结果提取相邻幼苗的相对位置坐标。针对相对坐标数据分布情况结合农艺标准,准确实现了田间大豆的出苗率检测、重播漏播情况检测,以及子叶、真叶、复叶三种不同形态大豆幼苗的比例变化情况监测。（3）大豆幼苗检测软件的设计与实现。通过对项目整体流程进行分析,基于Py Qt5框架进行了大豆幼苗检测上位机界面的编写。利用Python语言、Py Qt5框架以及QT Designer工具,设计图像读取、显示等窗口,同时自动调用训练后的Seedling-Yolo模型进行检测结果输出以及苗情结果文件的保存。研究结果表明,深度学习方法对于大豆幼苗检测是快速有效的方法。针对大豆幼苗数据集进行模型训练,可以快速准确的实现不同形态大豆幼苗的识别。利用部署模型的边缘计算设备进行田间实时检测,能够在保证运行速度的前提下针对大豆苗情进行准确判断,为农田管理者提供新方法。