基于深度学习的田间麦穗检测方法

本发明公开了基于深度学习的田间麦穗检测方法，属于农业信息技术领域，该基于深度学习的田间麦穗检测方法包括：采集田间麦穗图像、划分为训练集、验证集和测试集、标注、数据预处理与增强、训练、验证和测试麦穗目标检测模型等步骤；麦穗目标检测模型为基于Transformer架构的实时目标检测模型，在速度和精度上取得了良好平衡，具有端到端、无锚框设计和计算效率高的优势。相较于传统的两阶段检测器和单阶段检测器，能更快地收敛并在嵌入式或无人机端设备上实现实时部署；该方法通过结合无人机和深度学习等技术，提高大田麦穗数的精准度和计数效率，对推动智慧农业的发展具有重要意义，解决了现有的人工计数方法成本高昂且费时费力的问题。