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    PFLO：一種基于YOLO架構(gòu)的大田玉米高通量姿態(tài)估計(jì)模型

            
    

            
    
            
    
            
    發(fā)布時(shí)間：

            
    
            2025-07-03
            
    
            
    來源：

            
    
            
    

            
    
            
    作者：

            
    
            
    

            

            
    
            準(zhǔn)確的姿態(tài)估計(jì)可以實(shí)時(shí)跟蹤作物生長過程，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究的重要指標(biāo)。但在田間環(huán)境中，可變背景、密集種植、遮擋和形態(tài)變化等挑戰(zhàn)阻礙了精準(zhǔn)姿態(tài)分析。
            


             
            


            為了應(yīng)對(duì)以上挑戰(zhàn)，本文提出了用于玉米姿勢估計(jì)的端到端模型—PFLO（基于YOLO架構(gòu)的田間玉米姿勢估計(jì)模型），并結(jié)合了一種新型數(shù)據(jù)處理方法，從手動(dòng)標(biāo)注的“關(guān)鍵點(diǎn)-線”表型數(shù)據(jù)庫中生成邊界框和姿勢骨架數(shù)據(jù)以減輕不均勻的手動(dòng)注釋和偏差影響。PFLO還融入了多種改進(jìn)模塊，如Squeeze - and - Excitation（SE）模塊、RepPose檢測頭、動(dòng)態(tài)采樣上采樣模塊和Multiple - Scale Separated and Enhanced Attention Module（Multi - SEAM）等增強(qiáng)功能以優(yōu)化特征提取和選擇，從而在密集排列和嚴(yán)重遮擋等復(fù)雜條件下實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健性能。
            


             
            


            結(jié)果顯示，迭代次數(shù)為130時(shí)，模型性能穩(wěn)定且避免了過擬合。此外，PFLO在各項(xiàng)指標(biāo)上均優(yōu)于當(dāng)前最先進(jìn)的模型。在由1862張圖像組成的五重驗(yàn)證集上，mAP 50達(dá)到72.2%的姿態(tài)估計(jì)平均精度和91.6%的對(duì)象檢測平均平均精度。另外，PFLO在不同生長階段和遮擋條件下適應(yīng)性強(qiáng)。在V6-V8階段（中度遮擋）檢測能力卓越，V9-R1階段（重度遮擋）雖性能有所下降，但仍優(yōu)于基線模型。
            


             
            


            本研究引入PFLO在復(fù)雜現(xiàn)場環(huán)境中進(jìn)行玉米姿態(tài)提取和分析的新型方法，將數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)與架構(gòu)增強(qiáng)相結(jié)合以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的姿態(tài)估計(jì)，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的作物監(jiān)測提供有力工具。
            


            

             
            

            


            

             圖1. 訓(xùn)練過程中姿勢估計(jì)指標(biāo)
            

            


            

             
            

            


            

             圖2. 訓(xùn)練過程中對(duì)象檢測指標(biāo)
            

            


            

             
            


             圖3. 不同玉米生長階段PFLO探測性能和注意力可視化。暖色(紅-黃)表示更重要區(qū)域，冷色(藍(lán)綠色)表示不太重要區(qū)域
            

            


            

             
            

            


            

             圖4. 三種典型環(huán)境中不同模型性能比較
            

            


            

             
            

            


            

            表1. 比較PFLO與最先進(jìn)的估算模型
            

            


            

             
            

            


            

             表2. 比較PFLO與最先進(jìn)的目標(biāo)檢測模型
            

            


            

             
            

            


            

             表3. PFLO在玉米不同生育階段和不同遮擋水平下的表現(xiàn)評(píng)價(jià)
            

            


             
            


            來 源
            


            

            

            

            

            

            

            Pan, Y., Chang, J., Dong, Z. et al. PFLO: a high-throughput pose estimation model for field maize based on YOLO architecture. Plant Methods 21, 51 (2025). https://doi.org/10.1186/s13007-025-01369-6 
            

            

            

            

            


            

            

            

            

             
            

            


            

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            JAYz
            

            

            

            

            

            

            



            

            

            

            
 
            
            
            

            
    
            
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