基于无人机平台与置信度约束扩散模型的玉米物候期动态监测系统DiffKNet-TL研发

本文推荐：研究团队创新性提出DiffKNet-TL模型，通过置信度感知离散扩散模块（confidence-aware discrete diffusion）优化小目标雄穗分割，结合动态损失重加权策略（dynamic loss reweighting）和Swin-Transformer架构，实现仅需抽穗期图像训练即可全生育期应用的玉米物候监测，mIoU提升6.42%，为气候变化下作物表型动态追踪提供新技术范式。

　　

Highlight亮点

本研究突破性地将扩散模型（Diffusion Model）与语义分割网络结合，通过两阶段优化策略——先获取叶片与雄穗的初分割结果，再针对小目标雄穗进行边缘优化，成功实现仅需抽穗期无人机图像训练即可覆盖全生育期的玉米物候监测。

Maize leaf and tassel segmentation performance with different models不同模型的玉米叶片与雄穗分割性能

如表1所示，基于抽穗期无人机图像训练的K-Net模型以74.68%的mIoU（均值交并比）超越所有传统模型，其83.77%的mPrecision（平均精度）与87.18%的mRecall（平均召回率）表明该模型在复杂农田场景中实现了精度与覆盖度的最佳平衡。

Conclusion结论

DiffKNet-TL模型通过Transformer架构与辅助分割头生成多尺度特征图，配合动态更新的损失权重方案，使mIoU提升6.42%至74.42%；更以叶片分割边缘约束扩散模型，将雄穗分割IoU提升2.55%至65.77%。该模型对遮挡、秸秆残留、光照干扰及叶片不均匀黄化等田间挑战表现出卓越鲁棒性，为玉米物候定量动态追踪奠定技术基础。