32、植物计数与压力预测技术：农业领域的新突破

植物计数与压力预测技术：农业领域的新突破

在农业领域，精准的植物部件计数和压力预测对于提高作物产量、优化种植管理至关重要。本文将介绍两个重要的研究成果，一个是用于物体部件计数的两阶段网络，另一个是基于 RGB - T 图像的香蕉幼苗非生物胁迫预测方法。

物体部件计数的两阶段网络

在植物部件计数方面，研究人员提出了一种两阶段网络，该网络在平均相对计数偏差和 1 - FVU 测量方面成功地实现了每个物体的部件计数。这一成果在两个实际的农业问题中得到了验证，即对香蕉串中的香蕉果实和麦穗中的小穗进行计数，使用的是在田间条件下拍摄的图像。

这个两阶段网络为农业生产中的产量预估等问题提供了有效的解决方案。通过准确计数，农民可以更好地了解作物的生长情况，提前做好收获和销售的规划。

不过，未来的工作还可以考虑一些技术改进，具体如下：
1. 替换不可微的 RoI - Align 模块 ：用可微的模块替代，以提高网络的性能和计算效率。
2. 更换骨干网络 ：将基于 ResNet 的骨干网络替换为更优的选择，如 EfficientNet。
3. 拓展应用场景 ：测试该方法在其他部件计数任务中的适用性，进一步验证其泛化能力。

基于 RGB - T 图像的香蕉幼苗非生物胁迫预测

植物的胁迫条件通常分为生物胁迫和非生物胁迫。生物胁迫由真菌或细菌等生物因素引起，非生物胁迫则由高温或干旱等气候条件导致。在香蕉种植中，水分胁迫是影响其生产力的主要限制因素之一。

为了预测香蕉幼苗的非生物胁迫