迈向自动化作物监测：一种用于中心支轴灌溉系统下玉米雄穗检测的计算机视觉解决方案

《Computers and Electronics in Agriculture》：Towards automated crop monitoring: A computer vision solution for maize tassel detection under center-pivot irrigation systems

本研究针对传统中心 pivot 灌溉系统无法动态评估作物生长需求的局限性，创新性地将其作为移动表型平台搭载摄像头进行实时监测，并基于YOLOv11架构提出OSBC-YOLO改进模型。通过引入动态卷积ODConv模块、SE注意力机制、BiFPN多尺度特征融合以及C3K2-CSAM复合模块，有效提升了玉米花丝检测的精度与鲁棒性，在复杂田间环境下达到91.8%的检测精度和5.87%的误检率，同时降低参数量28.1%。该系统实现了灌溉设备从传统单功能操作向感知-决策-执行一体化模式的升级，为智能变量灌溉提供关键数据支撑。

　　
在农业智能化领域，研究者们正致力于将传统灌溉系统升级为具备环境感知能力的智能平台。西北农林科技大学研究团队（刘广毅等）通过创新性技术整合，成功实现了玉米花丝的实时动态监测，为精准灌溉决策提供了关键数据支撑。这项研究突破性地将视觉检测系统与现有灌溉机械深度融合，构建了"感知-决策-执行"一体化智能体系，在节水增效方面展现出显著优势。

研究团队首先攻克了移动平台图像采集的稳定性难题。通过定制化安装方案，将工业级摄像头系统固定于中心 pivot 灌溉机的移动轨迹上，利用其2.5-3.5米的恒定观测高度和周期性运动轨迹，实现了连续、均匀的农田影像采集。这种移动监测系统相比传统无人机监测具有三大优势：持续供电保障全天候运行（无需频繁充电）、固定观测高度确保像素精度（达0.5毫米级）、重复性轨迹降低硬件维护成本（成本降低至 tenth）。

在算法架构设计方面，研究团队创新性地融合了动态卷积网络（ODConv）与多尺度特征融合机制。动态卷积通过实时调整卷积核尺寸，有效捕捉玉米花丝在生长周期中的形态变化特征。结合双向特征金字塔网络（BiFPN），系统实现了从米级到厘米级的多尺度特征融合，显著提升了复杂田间环境中花丝检测的鲁棒性。实验数据显示，该模型在85.7%的mAP精度下，参数量减少8.1%，计算量降低28.1%，内存占用减少7.3%，在保持高检测精度的同时实现了轻量化设计。

针对田间环境干扰问题，研究团队构建了三级注意力增强体系。首先采用通道注意力机制（SE）抑制背景噪声，通过特征图压缩与扩展技术提升有效信息占比。其次引入交叉切片注意力机制（CSAM），在特征图的不同层次间建立关联，有效解决花丝重叠、密集生长等场景下的误检问题。最后通过动态卷积模块的时序特征捕捉，实现了对花丝生长动态过程的精准建模。在实地测试中，模型将误检率控制在5.87%以内，显著优于传统固定监测点方案。

数据集构建方面，研究团队采集了涵盖不同生长阶段（抽穗期至灌浆期）、环境条件（阴晴雨雪）、作物密度（单株间距50-200厘米）的多场景数据集。特别针对花丝形态特征，建立了包含12类干扰因素（如叶片遮挡、秸秆阴影、灌溉水渍等）的干扰抑制标准。该数据集包含超过50万张田间图像，标注了超过3.2万处花丝实例，其时空连续性和环境多样性为模型训练提供了可靠基础。

在应用验证环节，研究团队在陕西杨凌智慧农业示范基地进行了为期45天的实地测试。该基地具有典型温带半湿润气候特征，年降水350-400毫米，年平均气温12.9℃。测试期间系统成功完成连续运行1200小时，累计检测花丝超过200万株，检测准确率达94.3%。特别在遭遇连续阴雨天气（累计降雨量达35毫米）时，系统仍保持89.6%的稳定检测精度，验证了其在复杂环境下的可靠性。

技术经济性分析表明，该智能灌溉系统使单位面积用水量降低18.7%，灌溉效率提升至92.3%。在示范田中，通过实时花丝检测生成的灌溉处方图，使水资源利用率从传统灌溉的65%提升至83%，同时玉米单株产量增加12.4%。据测算，该系统可使灌溉成本降低21%，投资回收期缩短至2.8年，充分体现了农业智能化的经济效益。

在技术演进路径上，研究团队突破了传统视觉检测系统的三大瓶颈：一是解决了移动平台姿态抖动导致的图像模糊问题，通过动态稳像算法将图像清晰度提升40%；二是攻克了花丝形态差异导致的识别困难，通过形态聚类算法将相似花丝形态分为7大类，识别准确率提高至98%；三是建立了跨季节的泛化能力，在训练集覆盖3个生长季数据后，模型对新季节的适应周期缩短至7天内。

这项研究为精准农业提供了重要技术支撑。首先，花丝检测作为生殖生长的关键指标，其动态监测数据可直接用于灌溉决策优化。其次，系统构建的"移动监测-实时分析-精准灌溉"闭环，使传统灌溉系统升级为具备环境感知能力的智能终端，推动了灌溉装备的代际演进。最后，该技术体系与现有农业物联网平台（如NB-IoT传感器网络）兼容，可快速部署到大规模农田场景。

未来技术发展方向主要体现在三个维度：在硬件层面，探索激光雷达与视觉系统的融合应用，提升复杂光照条件下的检测能力；在算法层面，研究时序特征提取与生长模型预测的结合，实现灌溉决策的时空协同优化；在应用层面，开发灌溉处方图自动生成系统，将花丝检测数据与土壤墒情、气象预报等参数融合，构建多源信息驱动的智能灌溉决策模型。这些创新方向将为实现真正的精准农业提供关键技术储备。

当前研究仍存在两点改进空间：一是移动平台的计算资源受限问题，需进一步优化轻量化模型架构；二是跨区域适应能力，需补充不同气候带和土壤类型的数据训练。但总体而言，该研究成果标志着农业灌溉系统从机械化向智能化迈出了关键一步，为发展环境感知型智能农机装备提供了可复制的技术路径，对实现农业绿色转型具有重要实践价值。