基于YOLOv3网络的小麦麦穗检测及计数

来源：湖北农业科学杂志2021年第2期北京时间：

作者：郝王丽, 尉培岩, 韩猛, 张丽, 席瑞泽

单位：山西农业大学软件学院,山西 太谷 030801

摘要：小麦（Triticum aestivum L.）麦穗检测及计数对小麦产量估计及育种至关重要,但传统小麦麦穗数量统计都是基于人工统计的方法或遥感预测等方法,效率低且准确率差。为解决上述问题,提出了基于YOLOv3的深度神经网络小麦检测方法。结果表明,YOLOv3在3种常见的小麦品种上检测平均精度mAP值为 67.81%,麦穗计数准确率为93%,该方法可快速高效地检测特定标注框中的小麦麦穗。

关键词：小麦（TriticumaestivumL.）麦穗,YOLOv3网络,麦穗检测,麦穗计数

基金资助：山西农业大学青年基金项目（20142-09）; 山西省高等学校科技创新项目（2020L0154）