一种基于深度学习的甘蔗分蘖旋转目标检测方法

本发明提供一种基于深度学习的甘蔗分蘖旋转目标检测方法，涉及甘蔗检测技术领域，该方法为对采集的甘蔗数据进行分蘖茎数量标注，得到原始图像集；利用多维度增强策略，对原始图像集进行预处理和增强，得到训练样本；构建旋转目标检测模型；利用自定义检测头模块，对旋转目标检测模型进行训练，得到训练好的旋转目标检测模型；利用训练好的旋转目标检测模型对多模态甘蔗数据进行分析，得到甘蔗分蘖旋转目标检测结果，完成对甘蔗分蘖旋转目标的检测。本发明解决了现有技术中易误检、效率低、环境适应性差的问题。