【摘 要】
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麦穗数量检测对于作物表型参数计算、产量预测和大田管理都具有重要的意义。为了解决人工计数工作量大且容易出错的问题,提出了一种基于You Only Look Once (YOLO)的麦穗目标检测与计数方法。首先利用大量小麦图像对深度神经网络进行训练,然后利用神经网络对小麦图像进行麦穗目标检测与计数,最后对神经网络目标检测的准确率和召回率进行计算评估,并通过分析检测结果验证其鲁棒性。分析结果显示,所训练
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麦穗数量检测对于作物表型参数计算、产量预测和大田管理都具有重要的意义。为了解决人工计数工作量大且容易出错的问题,提出了一种基于You Only Look Once (YOLO)的麦穗目标检测与计数方法。首先利用大量小麦图像对深度神经网络进行训练,然后利用神经网络对小麦图像进行麦穗目标检测与计数,最后对神经网络目标检测的准确率和召回率进行计算评估,并通过分析检测结果验证其鲁棒性。分析结果显示,所训练网络对麦穗检测的精确率为76.96%,召回率为93.16%,均值平均精度mean Average Pre
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