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　　时期：2024-09-18 10:20泉源：中国农业科学院植物维持钻探所原文:

　　中枢提示：不日，中国农业科学院植物维持钻探所灵巧植保革新团队正在国际着名期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（中科院1区，IF：7.7）公告题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的钻探论文；构修了符合于果树识别、定位、豆剖提取等多方向劳动需求的YOLO-Fi算法模子，并达成可用于植保无人飞机果树对靶变

　　不日星空体育官网，中国农业科学院植物维持钻探所灵巧植保革新团队正在国际着名期刊《Computers and Electro

　　nics in Agriculture》（中科院1区，IF：7.7）公告题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的钻探论文；构修了符合于果树识别果树、定位、豆剖提取等多方向劳动需求的YOLO-Fi算法模子果树，并达成可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的全部时间计划。

　　精准阐明果树冠层讯息，并精准导航植保呆板杀青施药功课是果园灵巧化约束的闭节。但正在杂乱的果园境况中，同时杀青树冠的识别、定位和豆剖以达成精准施药拥有很高的寻事性。本钻探提出了一种基于无人机数据和深度练习算法的归纳框架，以精准获取苹果树讯息，从而达成植保无人飞机对靶果树变量施药。最初，运用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法采取3个特质（RVI、NDVI、SAVI）来创修协调图像以从靠山境况中突显树冠；然后，运用巩固后的图像天生标志样本数据集。其次，运用标志数据集演练开拓了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举行检测、定位与豆剖星空体育官网，结果声明YOLO-Fi模子成效最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后果树，基于果树树冠豆剖面积天生变量喷施处方图；与常例喷施比拟，喷施量可省略47.92%。最终，运用蚁群算法计划植保无人飞机正在试验区内遍历飞翔每棵果树冠层的最短道途；与无人机常例喷施功课的飞翔道途比拟，飞翔间隔省略2.04%。本钻探可为无人机精准约束果园供给树冠监测、阐明、定位、导航、精准施药等的归纳计划和时间撑持。

　　中国农业科学院植物维持钻探所为论文的第一杀青单元，博士钻探生魏鹏为论文的第一作家，植保所袁会珠钻捕速与闫晓静钻捕速为论文的协同通信作家。该钻探获得国度要点研发策画项目（2022YFD2001402）的赞成。

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