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数字农业的现代趋势见证了人工智能在作物质量和产量评估方面的转变。本文记录了如何使用参数调整的单次目标检测算法从无人机图像中识别高粱穗并进行计数。
无人机拍摄的高粱图片
高粱图片拼贴突出照片质量的变化
该方法包括一个新颖的探索性分析法,能够确定高粱图像的关键结构元素并激励选择对性能有显著贡献的参数调谐锚盒,从而促进深度学习模型的发展。结果显示,该模型性能优于基线模型,并实现了样本外平均精度为0.95。
300幅训练图像中高粱穗的分布
高粱面积分布及比例
来源:
Mosley L, Pham H, Bansal Y and Hare E. Image-Based Sorghum Head Counting When You Only Look Once. arXiv:2009.11929.
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