一种多尺度特征融合的番茄种苗检测与计数方法

本发明公开了一种多尺度特征融合的番茄种苗检测与计数方法，旨在提供一种高效、精准的育苗盘中番茄种苗检测与计数解决方案。在数据预处理方面，采用图像的平移、翻转、剪切以及CLAHE方法增强图像特征信息，提升图像的质量和多样性。在模型训练模块中，ASF‑P2特征融合颈部网络进行多尺度特征提取，RepVGGBlock特征提取模块通过多路径卷积和跳跃连接增强特征提取能力，ContextGuideFusionModule模块则通过上下文引导特征融合和通道维度动态调整权重，进一步提高模型对关键特征的关注，减少无关背景信息的干扰。该方法通过优化多尺度信息融合，提升了种苗检测的精度与鲁棒性，改善了人工计数中效率低、成本高、错误率高的问题，提升了种苗高度交叉重叠的情况下检测的准确性。模型能够对育苗盘中的番茄种苗进行精准检测与计数，同时具备空孔定位功能，支持种苗管理的智能化和自动化。