【摘 要】
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谷穗的检测和计数对于预测谷子产量和育种至关重要。但是,传统的谷穗计数主要基于人工统计,既费时又费力。为解决上述问题,本研究首先建立了一个包含784张图像和10,000个谷穗
【机 构】
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山西农业大学软件学院,陕西师范大学计算机学院
【基金项目】
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Shanxi Province Higher Education Innovation Project of China(2020L0154)。
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谷穗的检测和计数对于预测谷子产量和育种至关重要。但是,传统的谷穗计数主要基于人工统计,既费时又费力。为解决上述问题,本研究首先建立了一个包含784张图像和10,000个谷穗样本的谷穗检测数据集。提出了一种基于YOLOv4和自适应锚框调整的谷穗检测方法,可快速准确地检测特定框中的谷穗。通过自适应地调整锚框,可生成符合谷穗目标的候选框,从而提升检测的准确率。为验证该方法的有效性,采用了多个标准,包括平均精度(mAP),F1得分(F1-Score),精度(Precision)和召回率(Recall)进行评价。此
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