Para diferentes materiales de brócoli, solía ser necesario plantar manualmente en una gran área para la investigación de información de cabezas de flores, y este método es susceptible a la influencia subjetiva, lo cual no solo es laborioso y consume tiempo, sino que también puede causar daños al brócoli en el proceso de investigación. Por lo tanto, el monitoreo rápido y no destructivo de las cabezas de flores es clave para adquirir información fenotípica de alto rendimiento sobre los cultivos de brócoli. En este estudio, utilizamos un vehículo aéreo no tripulado (UAV) para adquirir cientos de imágenes de brócoli cultivado en campo para evaluar la tasa de desarrollo y tamaños de las cabezas de flores durante el crecimiento. Primero, se utilizaron YOLOv5 y YOLOv8 para completar la detección de posición y las estadísticas de conteo en las etapas de plántula y encabezamiento. Luego, se utilizaron UNet, PSPNet, DeepLabv3+ y SC-DeepLabv3+ para segmentar las cabezas de flores en las imágenes. El modelo mejorado SC-DeepLabv3+ sobresalió en la segmentación de cabezas de flores, mostrando valores de Precisión, puntaje F1 medio reconciliado, intersección media sobre unión y precisión media de píxeles de 93.66%, 95.24%, 91.47% y 97.24%, respectivamente, que fueron 0.57, 1.12, 1.16 y 1.70 puntos porcentuales más altos que los valores respectivos logrados con el modelo DeepLabv3+. Los tamaños de las cabezas de flores se predijeron en función del valor de píxel de las cabezas de flores individuales y la distancia de muestreo terrestre, dando predicciones con un valor de 0.67 y un error cuadrático medio de 1.81 cm. Por lo tanto, la tasa de desarrollo y tamaños de las cabezas de flores de brócoli durante el crecimiento fueron estimados y calculados sucesivamente. En comparación con la tecnología existente, mejora considerablemente la eficiencia del trabajo y puede ayudar a obtener información oportuna sobre el crecimiento de los cultivos en el campo. Nuestra metodología proporciona una forma conveniente, rápida y confiable para investigar rasgos de campo en la cría de brócoli.