一种小麦及伴生杂草识别方法

本发明公开了一种小麦及伴生杂草识别方法，其涉及农业信息技术领域。包括：获取田间图像数据，将小麦和伴生杂草作为目标对象，对田间图像数据中的所有目标对象进行数据标注，得到多源异构融合数据集；通过改进K‑means算法对多源异构融合数据集进行聚类，得到初始锚框；将田间图像数据输入YOLOv10模型，得到识别结果；根据初始锚框与识别结果之间的差异程度，确定联合损失函数；根据联合损失函数对YOLOv10模型进行训练，并将实时田间图像数据输入训练后的YOLOv10模型，得到实时识别结果。本发明能够减少背景区域干扰，提高数据质量的稳定性；有效捕捉杂草与小麦因遮挡、角度变化产生的形变特征，提高识别准确率。