【摘 要】
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小麦是我国重要的粮食作物之一,对于保障国家粮食安全有着重要地位和作用。在小麦育种和产量预测中,麦穗小穗数都是一个重要的穗部特征参数,能够反映小麦的品种优劣、生长状况和产量情况,因此,快速、精确的实现小麦小穗计数对于小麦育种和估产有着重要意义。本文以大田环境下获取的多个品种和多个生育期的小麦麦穗图像为研究对象,基于深度学习方法实现了小麦小穗计数,同时设计实现了相关应用系统。本文的主要工作和结果如下:
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小麦是我国重要的粮食作物之一,对于保障国家粮食安全有着重要地位和作用。在小麦育种和产量预测中,麦穗小穗数都是一个重要的穗部特征参数,能够反映小麦的品种优劣、生长状况和产量情况,因此,快速、精确的实现小麦小穗计数对于小麦育种和估产有着重要意义。本文以大田环境下获取的多个品种和多个生育期的小麦麦穗图像为研究对象,基于深度学习方法实现了小麦小穗计数,同时设计实现了相关应用系统。本文的主要工作和结果如下:（1）麦穗图像采集和小穗数据集制作。为提高实验数据的多样性和复杂性,利用智能手机拍摄获取四个小麦品种在开花期、灌浆期和成熟期三个不同生长阶段的麦穗图像,而后标注制作了一个用于目标检测网络模型训练的小麦小穗数据集。（2）基于深度学习的小穗检测计数方法。构建了SSD、Faster R-CNN和YOLOv5三种目标检测网络模型,使用小穗数据集进行训练和测试。在测试集图像中分别根据品种、生育期对三种模型进行了测试评估。结果表明,YOLOv5模型的表现效果最好,在测试集上的m AP值为0.997,模型预测小穗数与人工统计小穗数间的决定系数R~2为0.89,均方根误差RMSE为0.60,平均计数精确度Acc为98.88%,具有较高的计数准确性和较强的鲁棒性,可以有效的进行小麦小穗计数。（3）基于YOLOv5s模型进行轻量化改进。通过对YOLOv5s模型的主干网络Backbone进行轻量化改进得到YOLOv5s-T模型,并通过减少部分上采样和特征融合模块等方法得到YOLOv5s-T+模型。实验结果表明,YOLOv5s-T+模型更进一步的降低了对硬件计算资源的依赖,训练过程中的GPU显存占用量为2.92G,较YOLOv5s-T降低0.5G,较YOLOv5s降低1.06G;模型推理时间为1.8ms,较YOLOv5s-T降低0.2ms,较YOLOv5s降低0.7ms;模型大小为9.1M,相较于原模型YOLOv5s缩减了35.5%。在测试集上的平均精确度m AP达到99.3%,较YOLOv5s仅降低0.4%;对小麦小穗计数的R~2达0.88,较YOLOv5s仅降低0.01;平均计数精确度Acc为98.66%,较YOLOv5s仅降低0.22%。（4）小麦小穗检测计数系统的设计与实现。以YOLOv5作为系统核心算法,基于Vue和Flask框架实现了一个小麦小穗检测计数系统,能够根据用户上传的麦穗图片快速得到图像中的小穗位置、类别和数目等信息,可为小麦育种和田间产量预测过程中的小穗计数工作提供一定的帮助。
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