斜视图视频跟踪和基于密度的计数:准确计数晚期大麻苗,以进行繁殖评估
Bowen Luo1, Yuang Yang1, Kuanyan Zhang1
1School of Engineering, Anhui Agricultural University, Hefei, Anhui, China.
Frontiers in plant science
|March 5, 2026
概括
使用CropTriangulator实现了自动化菜种苗计数,这是一种使用智能手机视频和斜视图实现高精度的新方法. 这项技术为精准农业和产量估计提供了有效的解决方案.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 计算机视觉 计算机视觉
- 精准农业 精准农业 精准农业
背景情况:
- 手动计数大麻苗是劳动密集型的,对于准确的产量估计是低效的.
- 需要自动化方法来提高现场管理的效率和准确性.
研究的目的:
- 开发和验证一种新型的自动化方法 (CropTriangulator),用于准确的基于行数的晚期大麻苗.
- 为了评估斜视图与垂直视图的有效性,用于种苗计数.
主要方法:
- 使用YOLOv11n进行对象检测和SORT算法进行跟踪.
- 开发了一个自适应DBSCAN (AdapDBSCAN) 算法来处理视角扭曲和消除非目标幼苗.
- 采用智能手机拍摄的视频,专注于45°斜视图以获得最佳结果.
主要成果:
- 使用45度斜视图,CropTriangulator实现了97.13%的平均计数精度,比90度垂直视图的性能优于14%.
- 基于45°行计算的R平方值达到了0.917,表明了高可靠性.
- 与DeepSORT (36.05%) 相比,AdapDBSCAN减少了过度计数,而SORT算法显示ID切换率明显较低 (8.47%).
结论:
- 45°斜视图是最佳的,用于菜种子种子计数,提高准确性和效率.
- 在复杂的农业环境中,CropTriangulator提供了一种低成本,高效的解决方案,用于基于行的自动计数.
- 该方法支持精确的产量估计和明智的科学现场管理决策.
