麻將胡了網(wǎng)站今天，中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物掩護(hù)磋商所機(jī)靈植保立異團(tuán)隊(duì)正在國(guó)際著名期刊《Computers and Electro
nics in Agriculture》（中科院1區(qū)，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(gòu)修了適宜于果樹識(shí)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人飛機(jī)果樹對(duì)靶變量噴施功課的具體工夫計(jì)劃。
精準(zhǔn)分解果樹冠層訊息，并精準(zhǔn)導(dǎo)航植保機(jī)器完畢施藥功課是果園機(jī)靈化管造的環(huán)節(jié)。但正在豐富的果園境況中，同時(shí)完畢樹冠的識(shí)別、定位和決裂以告終精準(zhǔn)施藥擁有很高的挑釁性。本磋商提出了一種基于無人機(jī)數(shù)據(jù)和深度進(jìn)修算法的歸納框架，以精準(zhǔn)獲取蘋果樹訊息，從而告終植保無人飛機(jī)對(duì)靶果樹變量施藥。最初，運(yùn)用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法采用3個(gè)特點(diǎn)（RVI果樹、NDVI、SAVI）來創(chuàng)修協(xié)調(diào)圖像以從靠山境況中突顯樹冠；然后，運(yùn)用加強(qiáng)后的圖像天生記號(hào)樣本數(shù)據(jù)集。其次，運(yùn)用記號(hào)數(shù)據(jù)集陶冶拓荒了 YOLO-Fi 模子。將各模子對(duì)試驗(yàn)區(qū)果樹實(shí)行檢測(cè)、定位與決裂，結(jié)果說明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，基于果樹樹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(yùn)用蟻群算法策劃植保無人飛機(jī)正在試驗(yàn)區(qū)內(nèi)遍歷遨游每棵果樹冠層的最短旅途；與無人機(jī)常例噴施功課的遨游旅途比擬，遨游間隔淘汰2.04%。本磋商可為無人機(jī)精準(zhǔn)管造果園供給樹冠監(jiān)測(cè)、分解、定位、導(dǎo)航、精準(zhǔn)施藥等的歸納計(jì)劃和工夫維持。
中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物掩護(hù)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(guó)度中心研發(fā)盤算項(xiàng)目（2022YFD2001402）的援手。
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