今天，中国农业科学院植物回护商量所聪慧植保革新团队正在国际着名期刊《Computers and Electro

　　nics in Agriculture》（中科院1区，IF：7.7）宣布题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的商量论文；修建了适宜于果树识别、定位、割裂提取等多倾向劳动需求的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工夫计划。

　　精准说明果树冠层消息，并精准导航植保死板完工施药功课是果园聪慧化统造的合节。但正在杂乱的果园境遇中，同时完工树冠的识别、定位和割裂以完毕精准施药拥有很高的挑衅性。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，以精准获取苹果树消息，从而完毕植保无人飞机对靶果树变量施药。起首，运用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法拔取3个特性（RVI、NDVI、SAVI）来创筑调和图像以从布景境遇中突显树冠；然后，运用加强后的图像天生标帜样本数据集。其次，运用标帜数据集锻炼斥地了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举行检测、定位与割裂，结果声明YOLO-Fi模子成效最优（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；与惯例喷施比拟，喷施量可淘汰47.92%果树。结果，运用蚁群算法经营植保无人飞机正在试验区内遍历遨游每棵果树冠层的最短道途；与无人机惯例喷施功课的遨游道途比拟，遨游隔绝淘汰2.04%。本商量可为无人机精准统造果园供应树冠监测、说明、定位、导航、精准施药等的归纳计划和工夫维持。

　　中国农业科学院植物回护商量所为论文的第一完工单元，博士商量生魏鹏为论文的第一作家果树，植保所袁会珠商量员与闫晓静商量员为论文的协同通信作家。该商量取得国度中心研发方案项目（2022YFD2001402）的援手。

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