基于多尺度卷积神经网络特征融合的植株叶片检测技术

植株叶片检测是植株科学培育和精准农业过程中重要的环节之一。传统植株叶片检测的做法对操作人员的专业知识提出了较高要求,且人工成本高、耗时周期长。基于此,提出基于多尺度卷积神经网络特征融合(MCFF)的植株叶片检测技术。从深度学习技术辅助植株培育的需求出发,基于多尺度卷积神经网络特征融合,针对莲座模式植物、拟南芥和烟草3种不同类型、不同分辨率的植株进行叶片计数检测。经过与其他主流算法的比较,发现MCFF具备较高的检测精确度,平均精度均值(mAP)为0.662,实现了高度竞争的性能(AP=0.946),各项指标接近实用水平。