1.一种基于航拍可见光图像的香蕉幼株自动识别与计数方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.采集香蕉幼株的可见光图像作为原始图像；

S2.对所述原始图像进行无重叠度图像裁剪，获得若干个子图；

S3.对所述子图进行图像预处理，并对所述香蕉幼株进行标注，获得香蕉幼株标注子图；

S4.构建Faster‑RCNN模型，基于所述香蕉幼株标注子图对所述Faster‑RCNN模型进行训练；

S5.将待测图像裁剪为子图输入训练后的Faster‑RCNN模型，获得子图识别图像；

S6.将所述子图识别图像重新拼成完整图像，并对边界香蕉幼株进行去重处理，完成计数。

2.根据权利要求1所述的基于航拍可见光图像的香蕉幼株自动识别与计数方法，其特征在于，所述S2无重叠度图像裁剪的具体步骤为：S2.1，根据所述原始图像的尺寸创建若干个均匀的网格顶点坐标；

S2.2，创建一个五维张量，所述五维张量用于存放裁剪后的子图，所述五维张量中，前两维表示所述子图在所述原始图像中的坐标位置，后三维表示每个子图的信息；

S2.3，对所述原始图像进行裁剪，将每个网格的左上角和右下角的坐标值所确定的子图数据存入所述五维张量中。

3.根据权利要求1所述的基于航拍可见光图像的香蕉幼株自动识别与计数方法，其特征在于，所述S3预处理中应用对比度受限的CLAHE算法来均衡HSV颜色空间中图像的亮度值。

4.根据权利要求2所述的基于航拍可见光图像的香蕉幼株自动识别与计数方法，其特征在于，所述S6中去重处理的具体计算步骤为：S6.1，计算所述子图的中心点坐标；

S6.2，遍历计算每个香蕉幼株标注的方框中心点和所述子图边缘的距离，设置第一预设距离阈值、第二预设距离阈值，基于所述第一预设距离阈值、第二预设距离阈值筛选出子图边缘标注方框；

S6.3，通过计算所述子图边缘标注方框的面积，设置面积阈值，基于所述面积阈值筛选出不完整香蕉幼株的标注方框；

S6.4，计算所述不完整香蕉幼株的标注方框中相邻两方框的中心点距离，并通过第三预设距离阈值识别重复检测的情况。

5.根据权利要求4所述的基于航拍可见光图像的香蕉幼株自动识别与计数方法，其特征在于，所述第一预设距离阈值、第二预设距离阈值均为可变阈值。

6.根据权利要求5所述的基于航拍可见光图像的香蕉幼株自动识别与计数方法，其特征在于，所述可变阈值的设置具体为根据航拍高度的可见光原始图像进行设置。

7.根据权利要求6所述的一种基于航拍可见光图像的香蕉幼株自动识别与计数方法，其特征在于，所述可变阈值的计算为：其中，threshold0为当前航拍高度的距离，threshold1为需要计数的香蕉幼株航拍图像的距离阈值，Δd0为当前航拍图像子图中每两株香蕉幼株的距离，Δd1为子图中每两株香蕉幼株的距离。