基于改进YOLOv3的麦穗检测算法研究

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基于图像的麦穗检测是小麦智能育种工作中一个重要环节,可以通过识别麦穗的某些特征智能估算小麦产量。这些特征包括不同品种的麦穗密度以及麦穗大小、数量以及成熟阶段。近年来,基于深度学习的目标检测方法已经可以有效识别麦穗,为小麦育种提供一定帮助。目前,在深度学习目标检测方法中,YOLOv3凭借其较少的计算量,极短的单幅图像推理时间以及相对理想的检测精度在麦穗检测任务中得到了广泛的应用。但YOLOv3网络中依旧存在一些问题。首先,YOLOv3中的骨干网络完全通过大步长卷积操作对特征图尺寸进行缩放,这种方式可能
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气候干旱和土壤盐渍化是限制农业绿色可持续发展的两个重要因素。通过系统分析灌水量和施氮量对土壤环境及作物生长发育的影响,能够为盐碱化旱地农田实现高效生产提供科学依据和理论支持。本研究以燕麦为试验材料,品种为坝莜18号。大田试验于2019年5-8月在山西省农业科学院盐碱地改良试验基地进行;盆栽试验于2019年4-8月在太原理工大学水利科学与工程学院科研基地进行。田间试验设置两个因素:灌水量和施氮量。灌
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