赏金船长网站植保无人飞机果树精准对靶变量喷施的团体战略与本领告终

发布时间:2024-09-22 21:37:31    浏览:

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  赏金船长网站即日,中国农业科学院植物护卫讨论所聪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区果树,IF:7.7)宣布题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的讨论论文;构修了适宜于果树识别、定位、决裂提取等多宗旨做事需求的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技妙策划。

  精准说明果树冠层音讯,并精准导航植保刻板告终施药功课是果园聪敏化束缚的要害赏金船长网站。但正在纷乱的果园境况中,同时告终树冠的识别、定位和决裂以完毕精准施药拥有很高的挑衅性。本讨论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讯,从而完毕植保无人飞机对靶果树变量施药。起初,应用mRMR (Max-Relevance and Min-Redundancy)算法选拔3个特点(RVI、NDVI、SAVI)来创修统一图像以从配景境况中突显树冠;然后,应用加强后的图像天生象征样本数据集。其次,应用象征数据集练习开荒了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举办检测、定位与决裂,结果注脚YOLO-Fi模子成绩最优(FPS = 370,mAP50-95(B) = 0.862,mAP50-95(M) = 0.723,MIoU = 0.749)。随后,基于果树树冠决裂面积天生变量喷施处方图;与旧例喷施比拟,喷施量可删除47.92%。结尾,应用蚁群算法筹备植保无人飞机正在试验区内遍历飞舞每棵果树冠层的最短旅途;与无人机旧例喷施功课的飞舞旅途比拟,飞舞间隔删除2.04%。本讨论可为无人机精准束缚果园供应树冠监测、说明赏金船长网站、定位、导航、精准施药等的归纳计划和技巧支持。

  中国农业科学院植物护卫讨论所为论文的第一告终单元,博士讨论生魏鹏为论文的第一作家,植保所袁会珠讨论员与闫晓静讨论员为论文的协同通信作家。该讨论获得国度要点研发准备项目(2022YFD2001402)的维持。

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