今天，中国农业科学院植物袒护推敲所聪慧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）宣告题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的推敲论文；构修了合适于果树识别果树、定位、破裂提取等多标的职分需求的YOLO-Fi算法模子，并杀青可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的集体本事计划。

　　精准剖判果树冠层音信，并精准导航植保死板达成施药功课是果园聪慧化统治的枢纽。但正在纷乱的果园境遇中，同时达成树冠的识别、定位和破裂以杀青精准施药拥有很高的寻事性。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，以精准获取苹果树音信，从而杀青植保无人飞机对靶果树变量施药麻将胡了2果树。最先，行使mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法抉择3个特点（RVI、NDVI、SAVI）来创修协调图像以从后台境遇中突显树冠；然后，行使巩固后的图像天生记号样本数据集。其次，行使记号数据集锻练开辟了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举行检测、定位与破裂，结果表白YOLO-Fi模子成就最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠破裂面积天生变量喷施处方图；与老例喷施比拟，喷施量可节减47.92%。结果，行使蚁群算法谋划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旅途；与无人机老例喷施功课的飞翔旅途比拟，飞翔隔绝节减2.04%。本推敲可为无人机精准统治果园供应树冠监测、剖判麻将胡了2、定位、导航、精准施药等的归纳计划和本事维持。

　　中国农业科学院植物袒护推敲所为论文的第一达成单元，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协同通信作家。该推敲取得国度核心研发设计项目（2022YFD2001402）的扶帮。

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