一种基于改进Yolov5网络的水稻穴播排种性能检测方法

本发明属于机器视觉和目标识别技术领域，具体涉及一种基于改进Yolov5网络的水稻穴播排种性能检测方法，包括：数据集制作，基于Yolov5网络基础模型，构造添加功能模块，使用Cutout，得到Yolov5网络改进模型，利用训练集训练迭代，得到最优模型，用优化模型对验证集进行目标检测，得到检测结果；所述检测结果包括种子锚框和种穴锚框；对检测结果进行计算，输出排种性能参数。与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：根据种子的种植农艺要求与实际聚集状态确定排种总穴数、每穴粒数、每穴穴径、相邻两穴的穴距、穴粒数合格率、漏播率、重播率等数据，实现对连续穴播排种工况下穴播排种性能的自动统计。