麻將胡了網(wǎng)站今天，中國農業(yè)科學(xué)院植物掩護磋商所機靈植保立異團隊正在國際著(zhù)名期刊《Computers and Electro
nics in Agriculture》（中科院1區，IF：7.7）發(fā)布題為“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的磋商論文；構修了適宜于果樹(shù)識別、定位、決裂提取等多目的職業(yè)需求的YOLO-Fi算法模子，并告終可用于植保無(wú)人飛機果樹(shù)對靶變量噴施功課的具體工夫計劃。
精準分解果樹(shù)冠層訊息，并精準導航植保機器完畢施藥功課是果園機靈化管造的環(huán)節。但正在豐富的果園境況中，同時(shí)完畢樹(shù)冠的識別、定位和決裂以告終精準施藥擁有很高的挑釁性。本磋商提出了一種基于無(wú)人機數據和深度進(jìn)修算法的歸納框架，以精準獲取蘋(píng)果樹(shù)訊息，從而告終植保無(wú)人飛機對靶果樹(shù)變量施藥。最初，運用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法采用3個(gè)特點(diǎn)（RVI果樹(shù)、NDVI、SAVI）來(lái)創(chuàng )修協(xié)調圖像以從靠山境況中突顯樹(shù)冠；然后，運用加強后的圖像天生記號樣本數據集。其次，運用記號數據集陶冶拓荒了 YOLO-Fi 模子。將各模子對試驗區果樹(shù)實(shí)行檢測、定位與決裂，結果說(shuō)明YOLO-Fi模子后果最優(yōu)（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。隨后，基于果樹(shù)樹(shù)冠決裂面積天生變量噴施處方圖；與常例噴施比擬，噴施量可淘汰47.92%。末了，運用蟻群算法策劃植保無(wú)人飛機正在試驗區內遍歷遨游每棵果樹(shù)冠層的最短旅途；與無(wú)人機常例噴施功課的遨游旅途比擬，遨游間隔淘汰2.04%。本磋商可為無(wú)人機精準管造果園供給樹(shù)冠監測、分解、定位、導航、精準施藥等的歸納計劃和工夫維持。
中國農業(yè)科學(xué)院植物掩護磋商所為論文的第一完畢單元，博士磋商生魏鵬為論文的第一作家，植保所袁會(huì )珠磋商員與閆曉靜磋商員為論文的配合通信作家。該磋商取得國度中心研發(fā)盤(pán)算項目（2022YFD2001402）的援手。
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