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面向农业应用的实时深度学习分割:针对精准杂草管理

2026-11-01 03:17:54

本研究针对2015-2025年近十年相关文献展开系统性分析，揭示了深度学习分割技术在SSWM领域的迅猛发展态势，同时对面向实时SSWM的主流分割架构、传感模态、优化策略及实际部署平台进行了全面综述。

主要论述结果总结如下：a)现阶段针对分割模型在边缘计算设备上部署应用的相关研究较为匮乏；b)基于卷积神经网络（CNNs）的Transformer模型应运而生，同时研究人员对YOLO-seg模型进行改进优化，以适配实时精准杂草管理的应用需求；C)借助Tensor RT框架实现模型剪枝与量化操作，重构分割模型结构，进而实现分割模型速度与精度的均衡优化；d)在无人机搭载的实例分割任务中，相关研究证实YOLO系列模型性能优于Mask R-CNN模型；e)SAM、Depth Anything v2、Cycle GAN等深度学习模型逐步应用于该领域，有效缓解数据集受限的相关问题；f) 全景分割技术在精准杂草管理（SSWM）领域仍具备广阔的研究与探索空间。

另外，尽管算法虽进步显著，但边缘部署、系统集成与田间鲁棒性仍存挑战。测试集性能与复杂农业场景实时应用差距明显，环境多变严重影响模型泛化性。未来需转向部署导向的综合评估，并引入杂草控制率、作物损伤率等任务型指标。当前研究仍以CNN架构为主，经剪枝量化优化后虽有效，但不利于小目标检测与跨域适应。轻量级混合Transformer具备更好的上下文推理能力，适合边缘部署；增量学习、域自适应等在线策略，可提升模型田间泛化能力。精准杂草管理需强化系统级集成，分割应作为闭环系统的一环，衔接感知、决策与执行。实际应用要求低时延、空间精准配准及反馈机制，而这些在现有研究中仍不足，是提升实用价值的关键方向。

本综述为相关研究者提供了关键思路与方向，推动分割驱动的SSWM系统走向实际部署。实时精准除草需在数据集、模型、边缘感知与系统协同上同步突破，结合农艺实际与硬件条件，才能实现从原型到可落地田间技术的转化。

图1. 同行评审出版物的研究趋势表明，实时应用和SSWM的细分相关研究呈增长趋势

图2. 文献综述研究提纲的框架

图3. 采用传感器进行数据采集和分割的无人农业系统

图4. 交互式分割方法

图5. 用于开发高效的轻量级分割模型的流水线

图6.总结基于DL分割的复杂环境下杂草管理的杂草映射和定位方法

图7. 实时SSWM分割集成智能除草系统流程

来源

Joy, Jino, Billy G. Ram, and Xin Sun. “Real-Time Deep Learning Segmentation for Agricultural Applications: Insights for Precision Weed Management.” Smart agricultural technology 13 (2026): 101894.

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JAYz

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