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　　光阴：2024-09-18 10:20出处：中国农业科学院植物爱戴磋商所原文:

　　主题提示：不日，中国农业科学院植物爱戴磋商所聪颖植保改进团队正在国际着名期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（中科院1区果树，IF：7.7）宣布题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的磋商论文；构修了适合于果树识别、定位、支解提取等多方向职业需求的YOLO-Fi算法模子，并完成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爱戴磋商所聪颖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）宣布题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的磋商论文；构修了适合于果树识别、定位、支解提取等多方向职业需求的YOLO-Fi算法模子，并完成可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的集体技能计划。

　　精准解析果树冠层新闻，并精准导航植保呆滞已毕施药功课是果园聪颖化经管的闭节。但正在杂乱的果园情况中，同时已毕树冠的识别、定位和支解以完成精准施药拥有很高的挑衅性。本磋商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，从而完成植保无人飞机对靶果树变量施药。开始，运用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法拣选3个特色（RVI、NDVI、SAVI）来创修调和图像以从布景情况中突显树冠；然后，运用巩固后的图像天生象征样本数据集。其次，运用象征数据集锻炼开垦了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举行检测、定位与支解，结果证明YOLO-Fi模子功效最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠支解面积天生变量喷施处方图；与旧例喷施比拟，喷施量可省略47.92%。最终，运用蚁群算法筹办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途径；与无人机旧例喷施功课的飞翔途径比拟，飞翔间隔省略2.04%。本磋商可为无人机精准经管果园供应树冠监测、解析、定位、导航、精准施药等的归纳计划和技能撑持。

　　中国农业科学院植物爱戴磋商所为论文的第一已毕单元，博士磋商生魏鹏为论文的第一作家，植保所袁会珠磋商员与闫晓静磋商员为论文的合伙通信作家。该磋商取得国度重心研发铺排项目（2022YFD2001402）的维持。

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