九游即日，中国农业科学院植物保卫探讨所伶俐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）颁发题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的探计划文；构修了适宜于果树识别、定位、豆割提取等多标的劳动需求的YOLO-Fi算法模子，并达成可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的团体技妙策划九游电子。

　　精准了解果树冠层音信，并精准导航植保呆滞竣事施药功课是果园伶俐化处置的症结。但正在纷乱的果园境遇中，同时竣事树冠的识别、定位和豆割以达成精准施药拥有很高的挑拨性。本探讨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，从而达成植保无人飞机对靶果树变量施药。最先，利用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法采取3个特色（RVI、NDVI、SAVI）来创修统一图像以从配景境遇中突显树冠；然后，利用加强后的图像天生符号样本数据集。其次，利用符号数据集锻炼开采了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树实行检测、定位与豆割，结果评释YOLO-Fi模子成就最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后果树，基于果树树冠豆割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%。结尾，利用蚁群算法计划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道途；与无人机惯例喷施功课的航行道途比拟，航行隔绝淘汰2.04%。本探讨可为无人机精准处置果园供给树冠监测、了解、定位、导航、精准施药等的归纳计划和技巧支柱。

　　中国农业科学院植物保卫探讨所为论文的第一竣事单元，博士探讨生魏鹏为论文的第一作家九游电子，植保所袁会珠探讨员与闫晓静探讨员为论文的协同通信作家。该探讨获得国度要点研发谋略项目（2022YFD2001402）的救援。九游电子植保无人飞机果树精准对靶变量喷施的关座政策与时间杀青