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　　功夫：2024-09-18 10:20原因：中国农业科学院植物维持推敲所原文:

　　中心提示：不日，中国农业科学院植物维持推敲所机灵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）宣布题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的推敲论文；构修了符合于果树识别、定位、割据提取等多目的职责需求的YOLO-Fi算法模子，并完毕可用于植保无人飞机果树对靶变

　　不日，中国农业科学院植物维持推敲所机灵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，IF：7.7）宣布题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的推敲论文；构修了符合于果树识别、定位、割据提取等多目的职责需求的YOLO-Fi算法模子，并完毕可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的合座本领计划麻将来了。

　　精准判辨果树冠层讯息，并精准导航植保板滞结束施药功课是果园机灵化解决的环节。但正在杂乱的果园处境中，同时结束树冠的识别、定位和割据以完毕精准施药拥有很高的寻事性果树。本推敲提出了一种基于无人机数据和深度进修算法的归纳框架，以精准获取苹果树讯息，从而完毕植保无人飞机对靶果树变量施药。最初，利用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法拣选3个特性（RVI、NDVI、SAVI）来创修调和图像以从配景处境中突显树冠；然后，利用加强后的图像天生标志样本数据集。其次，利用标志数据集教练开垦了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举行检测、定位与割据，结果评释YOLO-Fi模子效益最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）麻将来了。随后，基于果树树冠割据面积天生变量喷施处方图；与向例喷施比拟，喷施量可删除47.92%。结尾，利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；与无人机向例喷施功课的飞舞旅途比拟，飞舞隔绝删除2.04%。本推敲可为无人机精准解决果园供给树冠监测麻将来了、判辨果树、定位、导航、精准施药等的归纳计划和本领支柱。

　　中国农业科学院植物维持推敲所为论文的第一结束单元，博士推敲生魏鹏为论文的第一作家，植保所袁会珠推敲员与闫晓静推敲员为论文的联合通信作家。该推敲取得国度中心研发安排项目（2022YFD2001402）的赞成。

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