大豆幼苗的长势不均匀、出苗不良以及田间杂草胁迫等情况都将阻碍作物生长,降低作物产量,快速检测大豆田间苗情及杂草分布,实现大豆苗期田间精准管理,对保证大豆高质高产有着重要的意义。本文基于低空无人机平台,以大豆苗（VC期至V2期）为对象,结合机器视觉、深度学习技术,对田间的作物及作物行分布信息进行检测,实现了田间大豆苗情及杂草分布信息的获取。同时基于本文提出的关键检测算法,开发了大豆苗情检测系统,实现了基于无人机影像的大豆苗情快速检测与分析。主要研究内容如下:（1）基于深度学习目标检测技术的大豆叶片识别。本文通过对比选择不同深度学习模型间的精度与速度,选择使用YOLOv5s模型进行大豆叶片目标的识别。结合无人机大田影像的特点及模型本身的结构,本文对模型进行了精简优化,在原有YOLOv5s模型的基础上减去了20*20尺度的相关特征层以提升模型性能。使用优化前后的模型对大豆叶片的识别进行了训练和对比测试,模型测试结果表明,优化后的YOLOv5s模型精度达到91.8%,mAP@0.5达到了0.938,相较于原始YOLOv5s模型,仅下降0.029。而优化后的模型平均单张识别速度仅有6.42 ms,识别帧率达到了155.76帧每秒,相较于原始模型提升了40%,本文优化后的YOLOv5s模型在保有原模型精度的前提下实现了性能的提升。（2）提出了一种针对大田无人机影像的作物行检测方法,通过分析作物行在图像中的几何排列特性,将作物行检测拆分为几何变换、滤波、分割、拟合四个过程。几何变换把作物行视作线性纹理,通过Radon变换检测图像中的作物行纹理方向,并将图像作物行纹理方向约束至作物行沿图像X轴分布,在此基础上使用长边与作物行方向平行的长网格滤除作物行外的噪声。同时为了实现自动化作物行分割,在传统K均值聚类的基础上,根据作物行排列规律设计了自动确定K值的方法,最后使用最小二乘直线拟合法对分割后的作物行分别进行拟合,实现了对无人机图像中作物行分布的快速检测。在随机抽取的验证数据中,作物行中心线识别率达93.9%,在不同种植模式和拍摄高度下识别率均达到了92%以上,与人工目视检测对比的平均角度偏差为0.126°,平均检测时间0.31秒,在精度与速度上都具有良好表现。（3）设计了大豆苗情关键指标的提取方法。通过多个指数对比后,使用过红绿指数对地面植被分布进行二值化分割,并结合大豆叶片识别结果进一步分割大豆叶片,获得地面植被分布和大豆叶片分布。在地面植被、大豆叶片和作物行的分布基础上,设计了苗情检测关键指标的计算方法:a)基于大豆叶片分布和作物行分布图像,对作物行上的作物分布进行小区域运算并绘制作物分布图,得到了不同区域间地面作物冠层覆盖面积的变异系数,实现了对大豆苗分布的量化评估。b)基于二值化单条作物行图像,使用投影分割法定位作物行内的缺苗位置,绘制了对图像的作物缺苗断行分布,定位了缺苗位置并计算了断行长度、缺苗率、出苗率等量化指标,同时结合种植农艺及图像拍摄参数,进一步估算了图像中正常苗与缺失苗的数量。c)通过从地面植被冠层分布中减去大豆叶片分布的方法,结合开运算滤波和小区域运算,从无人机影像中检测绘制了田间杂草分布处方图,并计算杂草覆盖率。（4）设计与开发了大豆苗情检测系统。基于Qt和Python,设计开发了集田间数据的展示、处理、分析等功能于一体的田间苗情检测系统。系统围绕主要检测算法需求,设计了数据管理模块、核心检测模块、数据后处理模块等多个模块,实现了从原始数据载入到最终结果输出的快速全程操作。