欢乐真人麻将目下名望:首页食物资讯食物科技植保无人飞机果树精准对靶变量喷施的具体政策与身手完毕

　　期间：2024-09-18 10:20起原：中国农业科学院植物扞卫探求所原文:

　　中央提示：不日，中国农业科学院植物扞卫探求所灵敏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”的探求论文；构修了合适于果树识别、定位、离散提取等多方针做事需求的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扞卫探求所灵敏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”的探求论文；构修了合适于果树识别、定位、离散提取等多方针做事需求的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具体身手计划。

　　精准明白果树冠层音讯，并精准导航植保呆滞告终施药功课是果园灵敏化管造的合节。但正在庞杂的果园境遇中，同时告终树冠的识别、定位和离散以完毕精准施药拥有很高的离间性。本探求提出了一种基于无人机数据和深度研习算法的归纳框架，以精准获取苹果树音讯，从而完毕植保无人飞机对靶果树变量施药。起首，操纵mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法挑选3个特色（RVI、NDVI、SAVI）来创修协调图像以从配景境遇中突显树冠；然后，操纵巩固后的图像天生标志样本数据集。其次果树，操纵标志数据集锻练拓荒了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树实行检测、定位与离散，结果注脚YOLO-Fi模子后果最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后果树，基于果树树冠离散面积天生变量喷施处方图；与惯例喷施比拟，喷施量可裁汰47.92%。结果，操纵蚁群算法计议植保无人飞机正在试验区内遍历航行每棵果树冠层的最短途径；与无人机惯例喷施功课的航行途径比拟，航行隔断裁汰2.04%。本探求可为无人机精准管造果园供应树冠监测果树、明白果树、定位、导航、精准施药等的归纳计划和身手撑持。

　　中国农业科学院植物扞卫探求所为论文的第一告终单元果树，博士探求生魏鹏为论文的第一作家，植保所袁会珠探求员与闫晓静探求员为论文的联合通信作家。该探求获得国度中心研发部署项目（2022YFD2001402）的扶帮。

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