麻将来了3即日，中国农业科学院植物爱惜钻研所聪敏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）公告题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的钻研论文；构修了合适于果树识别果树、定位、朋分提取等多宗旨职业需求的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全部技妙策划。

　　精准明白果树冠层消息，并精准导航植保呆滞杀青施药功课是果园聪敏化办理的枢纽。但正在纷乱的果园处境中，同时杀青树冠的识别、定位和朋分以完毕精准施药拥有很高的离间性。本钻研提出了一种基于无人机数据和深度研习算法的归纳框架，以精准获取苹果树消息，从而完毕植保无人飞机对靶果树变量施药。最初，运用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法遴选3个特性（RVI、NDVI麻将来了3网站、SAVI）来创修调解图像以从配景处境中突显树冠；然后果树果树，运用巩固后的图像天生象征样本数据集。其次，运用象征数据集磨练开采了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树实行检测、定位与朋分，结果注解YOLO-Fi模子成果最优（FPS = 370果树，mAP50-95（B） = 0.862果树，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠朋分面积天生变量喷施处方图；与通例喷施比拟，喷施量可省略47.92%。末了，运用蚁群算法筹办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；与无人机通例喷施功课的飞翔途径比拟，飞翔隔绝省略2.04%。本钻研可为无人机精准办理果园供给树冠监测、明白、定位、导航、精准施药等的归纳计划和技巧撑持。

　　中国农业科学院植物爱惜钻研所为论文的第一杀青单元，博士钻研生魏鹏为论文的第一作家，植保所袁会珠钻研员与闫晓静钻研员为论文的合伙通信作家。该钻研取得国度要点研发准备项目（2022YFD2001402）的撑持。麻将来了3网站植保无人飞机果树精准对靶变量喷施的完全计谋与技巧告终