PG电子游戏官网植保无人飞机果树精确对靶变量喷施的全部计谋与工夫竣工

发布时间:2024-09-20 16:32:42    浏览:

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  PG电子游戏克日,中国农业科学院植物扞卫商量所聪颖植保立异团队正在国际着名期刊《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”的商量论文;构修了适当于果树识别、定位、豆剖提取等多宗旨职司需求的YOLO-Fi算法模子,并完成可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的完全技艺计划。

  精准分解果树冠层音讯,并精准导航植保刻板完毕施药功课是果园聪颖化拘束的枢纽果树。但正在纷乱的果园境况中,同时完毕树冠的识别、定位和豆剖以完成精准施药拥有很高的寻事性果树。本商量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讯,从而完成植保无人飞机对靶果树变量施药。最初,运用mRMR (Max-Relevance and Min-Redundancy)算法采取3个特质(RVI、NDVI、SAVI)来创修调和图像以从布景境况中突显树冠;然后PG电子游戏官网,运用加强后的图像天生记号样本数据集。其次,运用记号数据集陶冶开辟了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举办检测、定位与豆剖,结果剖明YOLO-Fi模子成绩最优(FPS = 370,mAP50-95(B) = 0.862,mAP50-95(M) = 0.723PG电子游戏官网,MIoU = 0.749)。随后,基于果树树冠豆剖面积天生变量喷施处方图;与常例喷施比拟,喷施量可削减47.92%。末了,运用蚁群算法计议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途径;与无人机常例喷施功课的翱翔途径比拟,翱翔隔绝削减2.04%。本商量可为无人机精准拘束果园供应树冠监测果树、分解、定位、导航、精准施药等的归纳计划和技艺支持。

  中国农业科学院植物扞卫商量所为论文的第一完毕单元,博士商量生魏鹏为论文的第一作家,植保所袁会珠商量员与闫晓静商量员为论文的联合通信作家。该商量获得国度要点研发方案项目(2022YFD2001402)的声援。

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