探地感知驱动的冬笋识别算法研究

来源：中国农机化学报杂志2026年第6期北京时间：

作者：孔祥增, 杨为泽, 汤延杰, 李子健, 黄栋, 胡启昌

单位：1. 福建农林大学机电工程学院，福州市，350100； 2. 福建农林大学未来技术学院，福州市，350002；3. 福建农林大学农林人工智能研究院，福州市，350002

摘要：冬笋作为重要的经济作物，具有较高的营养价值和广泛的市场需求。然而，传统的冬笋采集方式存在效率低下、劳动强度大且容易破坏竹林生态环境等问题。对此，提出一种探地感知驱动的冬笋识别算法，该算法在YOLOv11n的基础上，依据冬笋二维雷达图像特征，设计双路下采样模块替换传统下采样模块，在充分保留目标细节的同时降低计算复杂度；引入C3K2—MSEE模块，强化对多尺度边缘特征的利用，进一步提升模型特征提取能力与效率；设计特征扩散特征金字塔结构，提升模型多尺度特征融合能力；为解决冬笋目标因分布密集而频发相互遮挡的问题，提出OAHead检测头以提高检测鲁棒性。试验结果表明，该方法在精确率、召回率、平均精度均值mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95和F1—Score指标上分别达到88.4%、87%、93.4%、48.2%和87.7%，较基准模型分别提升2.9%、4.5%、4.1%、1.3%和3.7%，同时参数量与计算量分别减少19.2%和3.1%，显著优于YOLO系列及RT—DETR等主流算法，实现检测性能与计算资源消耗的有效平衡与协同优化。

关键词：冬笋,目标检测,探地雷达,YOLOv11n,多尺度边缘特征

基金资助：福建省科技计划项目（2023H0108）