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　　时刻：2024-09-18 10:20来历：中国农业科学院植物爱惜钻探所原文:

　　重心提示：今天，中国农业科学院植物爱惜钻探所聪敏植保改进团队正在国际著名期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（中科院1区，IF：7.7）楬橥题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的钻探论文；构修了合适于果树识别、定位、割据提取等多方向劳动需求的YOLO-Fi算法模子，并竣工可用于植保无人飞机果树对靶变

　　今天开云电子，中国农业科学院植物爱惜钻探所聪敏植保改进团队正在国际著名期刊《Computers and Electro

　　nics in Agriculture》（中科院1区果树，IF：7.7）楬橥题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的钻探论文；构修了合适于果树识别、定位、割据提取等多方向劳动需求的YOLO-Fi算法模子果树，并竣工可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的举座工夫计划。

　　精准分解果树冠层消息，并精准导航植保呆板达成施药功课是果园聪敏化统治的合节。但正在纷乱的果园境况中，同时达成树冠的识别、定位和割据以竣工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进修算法的归纳框架，以精准获取苹果树消息，从而竣工植保无人飞机对靶果树变量施药。最初，运用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法挑选3个特质（RVI、NDVI、SAVI）来创修交融图像以从靠山境况中突显树冠；然后，运用加强后的图像天生象征样本数据集。其次，运用象征数据集磨练开辟了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举办检测、定位与割据，结果阐明YOLO-Fi模子成绩最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠割据面积天生变量喷施处方图；与惯例喷施比拟，喷施量可淘汰47.92%果树。结尾，运用蚁群算法策划植保无人飞机正在试验区内遍历飞舞每棵果树冠层的最短旅途；与无人机惯例喷施功课的飞舞旅途比拟，飞舞间隔淘汰2.04%。本钻探可为无人机精准统治果园供应树冠监测、分解、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爱惜钻探所为论文的第一达成单元，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合伙通信作家。该钻探取得国度重心研发规划项目（2022YFD2001402）的声援。

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