摘要： 稻田杂草位置获取是靶向喷施除草剂和机械智能除草的基础，为实现基于深度学习稻田杂草的位置检测 以及模型的轻量化实用性。本文以稻田苗期恶性杂草空心莲子草为研究对象，对Y0L0系列目标检测模型做出实 用性分析。在稻田苗期未封行前人工手持相机采集杂草图像；杂草真实目标框人工进行标注，80%数据集用于网 络模型的参数训练，20%数据集用于测试网络模型性能并进行对比分析；统计分析各算法模型的参数量规模及其 计算量。试验得出基于YOL0v5s的稻田杂草位置检测算法模型的mAP能达到93.09%、Recall为85.14%、Peci- si0n为90.85%，基本满足智能除草和除草剂靶向喷施的实际应用需求。

关键词: 稻田；杂草；目标检测；YOLOv5s

中图分类号: 

• S28