基于CD-YOLOv10n深度学习与图像处理的蔬菜田间杂草间接检测方法

《Weed Science》：CD-YOLO-Based deep learning method for weed detection in vegetables

本刊推荐：为解决复杂田间环境下杂草直接识别难度大、标注成本高的问题，研究人员开展了基于CD-YOLOv10n深度学习模型的蔬菜检测与间接杂草识别研究。该研究通过优化YOLOv10n框架，引入C2f-DBB模块和DySample上采样技术，在蔬菜检测任务中实现了98.1%的mAP50，同时参数量降低15.87%，GFLOPs减少22.62%。结合图像处理技术对非作物区域绿色像素进行分割，有效实现了杂草的间接检测，为精准农业提供了轻量化且高效的解决方案。

　　

在现代化农业生产中，杂草一直是制约蔬菜产量和品质的关键因素。传统除草方式面临诸多挑战：化学除草剂过度使用导致的环境污染和农药残留问题日益突出，而人工除草又因劳动力成本攀升难以大规模应用。更棘手的是，杂草与作物在苗期常呈现高度形态相似性，且受光照、遮挡、生长密度等多因素影响，使得基于计算机视觉的精准除草技术发展受阻。

现有杂草检测方法主要依赖传统图像处理或深度学习技术。传统方法通过提取颜色、纹理、形状等手工特征进行区分，但在复杂田间环境下鲁棒性不足。深度学习虽展现出强大潜力，但直接识别杂草面临两大瓶颈：一是需要大量标注数据来覆盖不同物种、生长阶段和生态环境的多样性；二是模型在真实场景中的泛化能力和计算效率难以兼顾。这些因素严重制约了智能除草装备的实际应用。

为突破这些限制，发表于《Weed Science》的研究提出了一种创新性的间接杂草检测策略。该研究的核心思路是"以作物为中心"——先精准识别作物，再将剩余绿色植被视为杂草。这种方法巧妙规避了直接识别多样杂草物种的难题，显著降低了对杂草标注数据的依赖。研究团队基于YOLOv10n框架，设计出轻量化检测模型CD-YOLOv10n，通过引入C2f-DBB（C2f with Dynamic Block Branching）模块和DySample上采样技术，在保证精度的同时大幅提升计算效率。

关键技术方法主要包括：1）构建包含1500张高清蔬菜幼苗图像的数据集（80%训练、10%验证、10%测试），采集自南京八卦岛蔬菜农场，涵盖不同光照条件；2）开发CD-YOLOv10n模型，通过C2f-DBB模块增强特征提取能力，利用DySample技术优化上采样过程；3）采用颜色索引技术（公式4）对作物检测框外绿色像素进行杂草分割，其中引入绿色分量优势判断条件提升分割准确性。

改进的YOLOv10n性能验证

通过系统的模块替换实验（表3），研究证实了各优化组件的有效性。单独使用C2f-DBB模块使mAP₅₀提升至97.3%，参数量减少16.3%；单独使用DySample模块使mAP₅₀达到97.6%，但召回率略微降低1.2%。当两者结合形成完整CD-YOLOv10n模型时（表4），实现了最佳平衡：mAP₅₀达98.1%，召回率93.4%，参数量与GFLOPs分别降低15.87%和22.62%。

训练性能对比分析

训练过程曲线（图2、图3）清晰展示了CD-YOLOv10n的优越性。在准确率方面，CD-YOLOv10n的mAP₅₀曲线在整个训练周期均优于基线模型，且在早期（第7-10轮）就实现反超，表明其具有更快的特征学习能力。损失函数曲线（图3）显示，CD-YOLOv10n虽然初始损失值略高，但迅速下降并保持更平滑的收敛轨迹，特别是在训练中后期波动显著减小，体现了更好的训练稳定性和泛化能力。

蔬菜检测效果评估

在真实场景测试中（图4），CD-YOLOv10n展现出更强的实用价值。相比YOLOv10n，新模型不仅检测框定位更精确，在遮挡、重叠目标等复杂情况下也表现更稳健。例如在幼苗密集区域，CD-YOLOv10n能有效区分相邻个体，减少漏检和误检，这对后续杂草精准分割至关重要。

杂草检测应用展示

通过图5的实例可以看出，该研究提出的两阶段方法在实际应用中效果显著。首先利用CD-YOLOv10n准确定位蔬菜幼苗（边界框标识），然后基于颜色特征对非作物区域进行像素级分割，将绿色植被标记为杂草。这种方法在光照变化、局部遮挡等挑战性条件下仍保持较好稳定性，验证了技术路线的可行性。

模型对比实验

与多种主流检测模型对比（表5）进一步凸显了CD-YOLOv10n的优势。虽然YOLOX-Tiny和RT-DETR-R18在mAP₅₀上略有优势（98.2%），但前者召回率低13.8%，后者参数量和计算量远超CD-YOLOv10n。综合考量精度、召回率和计算效率，CD-YOLOv10n在资源受限环境下展现出最佳平衡性，特别适合嵌入式设备部署。

该研究的创新性体现在方法论层面：通过将问题转化为作物检测任务，大幅简化了数据标注需求；通过模型轻量化设计，为田间实时处理提供可能。值得注意的是，颜色分割环节对非杂草绿色物体（如藻类、作物残茬）的区分能力仍有提升空间，未来可结合多光谱信息或自适应阈值技术进一步优化。

研究结论表明，CD-YOLOv10n模型在蔬菜检测任务上达到98.1%的mAP₅₀和93.4%的召回率，同时模型复杂度显著降低。结合图像处理的间接杂草检测方法，有效克服了传统方法对大规模杂草标注数据的依赖，为不同种植环境提供通用解决方案。这种"检测作物+分割剩余"的技术路线，为精准农业中的智能除草装备开发提供了新思路，特别适合在蔬菜幼苗期进行针对性杂草管理，有望减少除草剂使用量50%以上，推动农业可持续发展。