基于无人机和深度学习的小麦表型统一分割与计数方法

本发明涉及小麦产量估测领域，具体公开了基于无人机和深度学习的小麦表型统一分割与计数方法，包括：S1、构建小麦分割与计数WSC数据集；S2、设计集成编码器与双任务解码器的WSCU‑Net模型；S3、采用半监督学习策略训练WSCU‑Net模型；S4、基于训练完成的WSCU‑Net模型执行小麦表型分割与计数；S5、结合分割计数结果实现小麦产量估测。本发明提出的基于无人机和深度学习的小麦表型统一分割与计数方法避免了传统双阶段融合方法的误差累积问题，明显降低了模型参数量，提高了运算效率，有效提升了小麦表型分割和计数的精度与泛化性，有效提高小麦产量估测的精准度和可靠性，能够满足实际应用场景中的大规模数据实时处理需求，适用于复杂田间环境和细粒度目标任务。