一种改进Mask R-CNN的麦田壮弱苗分类及产量预估方法

本发明涉及农业图像智能分析与产量预测技术领域，公开了一种改进MaskR‑CNN的麦田壮弱苗分类及产量预估方法，包括以下步骤：采集麦田苗期RGB图像；对采集的麦田苗期RGB图像进行预处理，构建训练和测试的样本数据集；基于所述样本数据集训练改进的MaskR‑CNN模型，用于麦田中壮苗与弱苗的实例分割；利用训练完成的改进型MaskR‑CNN模型对测试图像进行分割，提取每株麦苗的实例掩膜和对应类别，得到壮苗与弱苗分类结果；基于壮苗与弱苗分类结果，结合历史产量数据与种植参数，计算当前麦田的产量预测值。通过改进的Mask R‑CNN模型，本发明能够精准分类壮苗与弱苗，解决了弱苗漏检问题，并实现了苗期的精准产量预测，提供科学的农业管理决策支持。