YOLO系列模型在麦穗检测中的演进规律、应用效能与未来展望

来源：湖北农业科学杂志2025年第12期北京时间：

作者：王青1, 王智强2, 刘鸿3, 梁敏3, 张雨晨3, 林宇3

单位：1.四川水利职业技术学院,成都 611231;2.成都农业科技职业学院,成都 611130;3.四川农业大学小麦研究所,成都 611130

摘要：通过梳理国内外YOLO系列模型及其在麦穗监测中的应用研究,发现该类模型凭借出色的实时性与高精度优势,已成为农业智能感知领域的研究热点。通过持续的模型优化与改进,麦穗检测的精度与效率不断提升,为小麦产量的智能化预测和农业现代化发展提供了有力支撑。尽管YOLO系列模型在麦穗监测中已取得显著进展,但在轻量化部署、多模态数据融合及跨场景泛化能力等方面仍存在提升空间。未来研究应聚焦上述方向,进一步增强模型的实用性与鲁棒性,为智慧农业提供更高效、可靠的技术支持。

关键词：YOLO系列模型,麦穗,目标检测,特征提取,检测精度,演进规律,应用效能,未来展望

基金资助：四川省四川水利职业技术学院科研基金资助项目（KY2023-15）