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融合改进YOLO v8s-obb与NPRP-A的无人机遥感水稻估产方法
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作者 李继宇 李明霞 +5 位作者 李惠芬 高荣 卢广栋 刘婉卿 梁蕴婷 巫瀚 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期119-128,共10页
针对现有水稻估产方法忽略同种作物个体差异性及种植密度与单穗质量耦合影响,导致估产精度受限的核心问题,提出了一种融合改进YOLO v8s-obb模型与NPRP-A的水稻估产方法。通过优化YOLO v8s-obb结构,引入C2f_DCNv4模块、GSConv、EPSANet和... 针对现有水稻估产方法忽略同种作物个体差异性及种植密度与单穗质量耦合影响,导致估产精度受限的核心问题,提出了一种融合改进YOLO v8s-obb模型与NPRP-A的水稻估产方法。通过优化YOLO v8s-obb结构,引入C2f_DCNv4模块、GSConv、EPSANet和DAT注意力机制,提升模型对稻穗的多尺度精准检测能力。为提升估产结果的可信度,在水稻成熟期实地收割样本小区作物,采集实测产量数据作为模型验证参考,并引入高斯核密度估计与NPRP-A单穗质量建模方法,建立密度调控与单穗质量之间的非线性映射关系,实现估产精度提升。实验结果显示,在3个1 m^(2)估产小区中,本方法预测误差均低于5.3%,最小误差为2.2%,优于传统方法,展示出良好的实际应用前景。该研究为水稻高效、精准估产提供了可靠技术方案,也为智慧农业中的作物表型识别与产量分析提供了思路。 展开更多
关键词 稻穗检测 作物估产 单穗质量模型 YOLO v8s-obb nprp-a 无人机遥感
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