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　　时代：2024-09-18 10:20起原：中国农业科学院植物偏护咨询所原文:

　　主旨提示：指日，中国农业科学院植物偏护咨询所聪慧植保更始团队正在国际出名期刊《Computers and Electronics in Agriculture》（中科院1区，IF：7.7）公布题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的咨询论文；修建了合适于果树识别、定位、肢解提取等多倾向职责需求的YOLO-Fi算法模子果树，并告终可用于植保无人飞机果树对靶变

　　指日，中国农业科学院植物偏护咨询所聪慧植保更始团队正在国际出名期刊《Computers and Electro

　　nics in Agriculture》（中科院1区，IF：7.7）公布题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的咨询论文；修建了合适于果树识别、定位、肢解提取等多倾向职责需求的YOLO-Fi算法模子，并告终可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的满堂本领计划。

　　精准解析果树冠层讯息果树，并精准导航植保板滞达成施药功课是果园聪慧化处分的枢纽。但正在庞杂的果园境遇中，同时达成树冠的识别、定位和肢解以告终精准施药拥有很高的挑衅性。本咨询提出了一种基于无人机数据和深度练习算法的归纳框架果树，以精准获取苹果树讯息，从而告终植保无人飞机对靶果树变量施药。起初，运用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法选拔3个特质（RVI、NDVI、SAVI）来创筑调和图像以从布景境遇中突显树冠；然后，运用加强后的图像天生标志样本数据集。其次，运用标志数据集熬炼斥地了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举办检测、定位与肢解，结果声明YOLO-Fi模子成效最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠肢解面积天生变量喷施处方图；与惯例喷施比拟，喷施量可淘汰47.92%。最终，运用蚁群算法筹划植保无人飞机正在试验区内遍历翱翔每棵果树冠层的最短旅途；与无人机惯例喷施功课的翱翔旅途比拟，翱翔隔绝淘汰2.04%果树。本咨询可为无人机精准处分果园供给树冠监测、解析、定位、导航、精准施药等的归纳计划和本领支柱。

　　中国农业科学院植物偏护咨询所为论文的第一达成单元，博士咨询生魏鹏为论文的第一作家果树，植保所袁会珠咨询员与闫晓静咨询员为论文的配合通信作家。该咨询获得国度重心研发安排项目（2022YFD2001402）的支柱。

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