基于改进YOLOv8n的兰州百合表型测量研究

来源：中国农机化学报杂志2026年第5期北京时间：

作者：丁永军, 刘燕, 尚永强, 杜清国

单位：（1. 西北师范大学人工智能与计算机学院，兰州市，730070；2. 甘肃爽口源生态科技股份有限公司，兰州市，730059）

摘要：兰州百合(Lilium davidii var. unicolor)是我国唯一的甜百合，也是当地农民致富的支柱产业，基于株高和茎粗的长势监测对精准栽培、产量预测和品质提升具有重要意义。作物表型研究为实现高精度、自动化的株高、茎粗测量提供技术支撑。兰州百合叶片呈狭长披针形，图像采集易受环境影响，且地上茎与土壤颗粒在色泽及纹理上非常接近，对作物检测提出挑战。为此提出一种基于改进YOLOv8n模型的兰州百合表型测量方法。首先，通过引入SoftSPPF空间金字塔池化、双重注意力CBAM模块和WIoU损失函数对YOLOv8n进行改进，百合检测精确率达到88.64%、召回率为84.67%、平均精度均值（mAP@0.5）为88.36%，较基线模型分别提升2.66%、1.29%、5.81%。其次，对定位植株进行图像形态学处理，提取骨架特征，构建株高随机梯度下降回归模型，其均方误差MSE为1.551，决定系数R²达到0.882；构建茎粗贝叶斯回归模型，其MSE为0.590，R²为0.640。研究成果为兰州百合表型参数测量提供技术路径。

关键词：兰州百合,表型测量,株高,茎粗,长势监测

基金资助：国家自然科学基金项目(32360434)；甘肃省高校产业支撑计划项目(2023CYZC—10)；甘肃省自然科学基金项目(23JRRA705)