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植保無人飛機果樹精準對靶變量噴施的整體策略與技術(shù)實現(xiàn)

放大字體  縮小字體 時間:2024-09-23 09:08 來源:中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所 原文:
核心提示:近日,中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所智慧植保創(chuàng)新團隊在國際知名期刊《Computers and Electronics in Agriculture》(中科院1區(qū),IF:7.7)發(fā)表研究論文;構(gòu)建了適應于果樹識別、定位、分割提取等多目標任務需求的YOLO-Fi算法模型,并實現(xiàn)可用于植保無人飛機果樹對靶變量噴施作業(yè)的整體技術(shù)方案。
  近日,中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所智慧植保創(chuàng)新團隊在國際知名期刊《Computers and Electronics in Agriculture》(中科院1區(qū),IF:7.7)發(fā)表題為“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的研究論文;構(gòu)建了適應于果樹識別、定位、分割提取等多目標任務需求的YOLO-Fi算法模型,并實現(xiàn)可用于植保無人飛機果樹對靶變量噴施作業(yè)的整體技術(shù)方案。
 
  精準分析果樹冠層信息,并精準導航植保機械完成施藥作業(yè)是果園智慧化管理的關鍵。但在復雜的果園環(huán)境中,同時完成樹冠的識別、定位和分割以實現(xiàn)精準施藥具有很高的挑戰(zhàn)性。本研究提出了一種基于無人機數(shù)據(jù)和深度學習算法的綜合框架,以精準獲取蘋果樹信息,從而實現(xiàn)植保無人飛機對靶果樹變量施藥。首先,使用mRMR (Max-Relevance and Min-Redundancy)算法選擇3個特征(RVI、NDVI、SAVI)來創(chuàng)建融合圖像以從背景環(huán)境中突顯樹冠;然后,使用增強后的圖像生成標記樣本數(shù)據(jù)集。其次,使用標記數(shù)據(jù)集訓練開發(fā)了 YOLO-Fi 模型。將各模型對試驗區(qū)果樹進行檢測、定位與分割,結(jié)果表明YOLO-Fi模型效果最優(yōu)(FPS = 370,mAP50-95(B) = 0.862,mAP50-95(M) = 0.723,MIoU = 0.749)。隨后,基于果樹樹冠分割面積生成變量噴施處方圖;與常規(guī)噴施相比,噴施量可減少47.92%。最后,使用蟻群算法規(guī)劃植保無人飛機在試驗區(qū)內(nèi)遍歷飛行每棵果樹冠層的最短路徑;與無人機常規(guī)噴施作業(yè)的飛行路徑相比,飛行距離減少2.04%。本研究可為無人機精準管理果園提供樹冠監(jiān)測、分析、定位、導航、精準施藥等的綜合方案和技術(shù)支撐。
 
  中國農(nóng)業(yè)科學院植物保護研究所為論文的第一完成單位,博士研究生魏鵬為論文的第一作者,植保所袁會珠研究員與閆曉靜研究員為論文的共同通訊作者。該研究得到國家重點研發(fā)計劃項目(2022YFD2001402)的支持。
 
  原文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109425
日期:2024-09-23
 
 地區(qū): 中國
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 科普: 中國 提取
 
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