中国农业科学｜山西农业大学农业工程学院郑德聪课题组基于双输出回归卷积神经网络的燕麦株高估测研究

山西农业大学农业工程学院郑德聪课题组开发了一种基于双输出回归卷积神经网络的燕麦株高估测方法。该研究利用Intel RealSense D435型深度相机和LabVIEW软件平台，采集了大量燕麦生长过程中的深度图像数据，并通过8种经典卷积神经网络模型进行优化，最终选定Modified EfficientNet V2 L模型进行株高估测。该模型在估测燕麦平均株高和最高株高时表现出较高的准确性和实时性，平均估测时间仅为52.14毫秒。研究结果表明，该方法能够有效替代传统的人工测量，为燕麦等作物的田间管理提供科学依据。