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　　韶华：2024-09-18 10:20源泉：中国农业科学院植物庇护探求所原文:

　　重点提示：克日，中国农业科学院植物庇护探求所聪敏植保改进团队正在国际着名期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（中科院1区，IF：7.7）颁发题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的探求论文；构修了适当于果树识别、定位、瓦解提取等多方向工作需求的YOLO-Fi算法模子，并杀青可用于植保无人飞机果树对靶变

　　克日，中国农业科学院植物庇护探求所聪敏植保改进团队正在国际着名期刊《Computers and Electro

　　nics in Agriculture》（中科院1区，IF：7.7）颁发题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的探求论文；构修了适当于果树识别、定位、瓦解提取等多方向工作需求的YOLO-Fi算法模子，并杀青可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的整个工夫计划。

　　精准说明果树冠层新闻，并精准导航植保呆板已毕施药功课是果园聪敏化统造的症结。但正在丰富的果园处境中，同时已毕树冠的识别、定位和瓦解以杀青精准施药拥有很高的挑衅性。本探求提出了一种基于无人机数据和深度进修算法的归纳框架，以精准获取苹果树新闻，从而杀青植保无人飞机对靶果树变量施药。开始，行使mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法采取3个特色（RVI、NDVI、SAVI）来创修调解图像以从布景处境中突显树冠；然后，行使加强后的图像天生象征样本数据集。其次，行使象征数据集锻练开荒了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举行检测、定位与瓦解，结果标明YOLO-Fi模子结果最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠瓦解面积天生变量喷施处方图；与通例喷施比拟，喷施量可节减47.92%。终末，行使蚁群算法筹划植保无人飞机正在试验区内遍历航行每棵果树冠层的最短旅途；与无人机通例喷施功课的航行旅途比拟果树，航行隔断节减2.04%。本探求可为无人机精准统造果园供应树冠监测、说明、定位、导航、精准施药等的归纳计划和工夫维持。

　　中国农业科学院植物庇护探求所为论文的第一已毕单元，博士探求生魏鹏为论文的第一作家，植保所袁会珠探求员与闫晓静探求员为论文的协同通信作家。该探求取得国度重心研发企图项目（2022YFD2001402）的支柱。

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