即日，中国农业科学院植物庇护磋议所机灵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）揭晓题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的磋议论文；修筑了适当于果树识别、定位、割裂提取等多目的劳动需求的YOLO-Fi算法模子，并告竣可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的全部本事计划。

　　精准阐述果树冠层音信果树，并精准导航植保呆板实行施药功课是果园机灵化料理的枢纽。但正在庞杂的果园境遇中，同时实行树冠的识别、定位和割裂以告竣精准施药拥有很高的挑衅性。本磋议提出了一种基于无人机数据和深度练习算法的归纳框架，以精准获取苹果树音信，从而告竣植保无人飞机对靶果树变量施药。最先，行使mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法抉择3个特质（RVI、NDVI、SAVI）来创筑调解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象征样本数据集。其次，行使象征数据集练习斥地了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树实行检测、定位与割裂，结果注脚YOLO-Fi模子结果最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠割裂面积天生变量喷施处方图；与旧例喷施比拟，喷施量可省略47.92%。终末，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途径；与无人机旧例喷施功课的飞翔途径比拟，飞翔隔绝省略2.04%。本磋议可为无人机精准料理果园供应树冠监测、阐述、定位、导航、精准施药等的归纳计划和本事支柱。

　　中国农业科学院植物庇护磋议所为论文的第一实行单元，博士磋议生魏鹏为论文的第一作家，植保所袁会珠磋议员与闫晓静磋议员为论文的合伙通信作家。该磋议取得国度核心研发策划项目（2022YFD2001402）的援手。

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