目今地位:首页食物资讯食物科技植保无人飞机果树精准对靶变量喷施的举座计谋与技能告竣

　　光阴：2024-09-18 10:20由来：中国农业科学院植物包庇商酌所原文:

　　焦点提示：今天，中国农业科学院植物包庇商酌所机灵植保改进团队正在国际出名期刊《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”的商酌论文；修筑了适当于果树识别、定位、割据提取等多目的工作需求的YOLO-Fi算法模子果树，并告竣可用于植保无人飞机果树对靶变

　　今天果树，中国农业科学院植物包庇商酌所机灵植保改进团队正在国际出名期刊《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”的商酌论文；修筑了适当于果树识别、定位、割据提取等多目的工作需求的YOLO-Fi算法模子，并告竣可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的举座技能计划。

　　精准阐发果树冠层新闻，并精准导航植保呆板竣事施药功课是果园机灵化执掌的症结。但正在繁复的果园境遇中，同时竣事树冠的识别、定位和割据以告竣精准施药拥有很高的挑拨性。本商酌提出了一种基于无人机数据和深度练习算法的归纳框架，以精准获取苹果树新闻，从而告竣植保无人飞机对靶果树变量施药果树。起初，应用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法挑选3个特点（RVI、NDVI果树、SAVI）来创筑调和图像以从靠山境遇中突显树冠；然后，应用加强后的图像天生象征样本数据集。其次，应用象征数据集练习开辟了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树实行检测、定位与割据，结果证实YOLO-Fi模子成果最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠割据面积天生变量喷施处方图；与通例喷施比拟，喷施量可省略47.92%。结尾，应用蚁群算法筹备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途径；与无人机通例喷施功课的航行途径比拟，航行隔断省略2.04%。本商酌可为无人机精准执掌果园供给树冠监测、阐发果树、定位、导航、精准施药等的归纳计划和技能维持。

　　中国农业科学院植物包庇商酌所为论文的第一竣事单元，博士商酌生魏鹏为论文的第一作家，植保所袁会珠商酌员与闫晓静商酌员为论文的协同通信作家。该商酌获得国度核心研发策画项目（2022YFD2001402）的声援。

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