基于YOLOv13模型的小麦麦穗检测产品系统

小麦麦穗检测的重要性及其在农业中的应用
结合空间分布分析，快速识别异常区域，有效支持病害早期预警。
依托多源数据融合与分析，推动农业管理自动化，提升决策智能化水平。
实时监测小麦生长状态，及时掌握发育进度，助力田间精细化管理。

通过精准识别麦穗数量，实现对小麦产量的科学预估，为收获计划提供数据支持。
依托多源数据融合与分析，推动农业管理自动化，提升决策智能化水平。
YOLOv13是实时目标检测的最新进展，具备高精度与高速度的平衡能力。
融合深度卷积与动态注意力机制，显著提升复杂场景下的检测性能。
适用于农业、工业等需高效精准检测的领域，部署灵活且扩展性强。

模型在测试集上达到92.3%精确率与89.7%召回率，mAP@0.5达94.1%，表现出优异检测能力。
高精确率表明误检少，高召回率说明漏检低，模型在复杂田间环境下具备稳定识别能力。
相比基准模型，各项指标提升显著，验证了YOLOv13在小麦麦穗检测任务中的有效性与鲁棒性。