文献类型： 中文期刊
作者： 张亚玲;刘亚东;李黎明;余汛;南斐;殷大萌;金秀良
作者机构：
关键词： 玉米雌穗检测;深度学习;增强现实;穗位高测量;YOLO v5s
期刊名称：农业机械学报
ISSN： 1000-1298
年卷期： 2026 年 57 卷 01 期
页码：
收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）
摘要： 高效、准确的玉米穗位高监测对于玉米抗倒伏育种研究至关重要。传统人工测量方法费时费力，现有自动化方案在复杂田间条件下鲁棒性不足或成本高。本研究基于YOLO模型和增强现实（AR）技术，设计了一款用于玉米穗位高智能测量的iOS应用程序，可实现玉米穗位高实时、精准、高效且低成本的测量。该系统包含玉米雌穗检测模型和高度测量模块。雌穗检测模型使用在灌浆期玉米田间采集的1 000幅雌穗图像构建的数据集（涵盖不同光照和遮挡条件）进行模型训练与验证，在多个目标检测模型中，YOLO v5s表现出最佳性能，精确率为0.844,召回率为0.724,平均精度AP0.5为0.814。该雌穗检测模型被集成至基于AR技术的实时测量模块，在iOS设备上的兼容性和准确性均表现良好，响应时间小于0.3 s。田间验证表明，穗位高检测结果与人工实测值高度一致（R2为0.750～0.864,RMSE为0.10～0.13 m）;智能测量系统由单人操作，单个小区测量10株以上雌穗用时2 min以内，与传统塔尺测量相比速度提高6倍以上。本系统在保证准确性的同时显著提升了玉米穗位高测量的效率，可为玉米育种研究提供实时精准的数据支持。
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