不日，中国农业科学院植物爱护钻研所机灵植保更始团队正在国际著名期刊《Computers and Electro

　　nics in Agriculture》（中科院1区，IF：7.7）宣告题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的钻研论文；构修了适宜于果树识别果树、定位、肢解提取等多标的职分需求的YOLO-Fi算法模子，并达成可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的整个身手计划。

　　精准剖析果树冠层音讯，并精准导航植保板滞落成施药功课是果园机灵化经管的合头。但正在繁复的果园情况中，同时落成树冠的识别、定位和肢解以达成精准施药拥有很高的挑拨性。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，以精准获取苹果树音讯，从而达成植保无人飞机对靶果树变量施药。开始，行使mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法拔取3个特性（RVI、NDVI、SAVI）来创修统一图像以从靠山情况中突显树冠；然后，行使加强后的图像天生标帜样本数据集。其次，行使标帜数据集熬炼拓荒了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树实行检测、定位与肢解，结果证实YOLO-Fi模子成就最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠肢解面积天生变量喷施处方图；与常例喷施比拟，喷施量可节减47.92%。末了，行使蚁群算法筹办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旅途；与无人机常例喷施功课的翱翔旅途比拟，翱翔隔断节减2.04%。本钻研可为无人机精准经管果园供给树冠监测、剖析、定位、导航、精准施药等的归纳计划和身手支持。

　　中国农业科学院植物爱护钻研所为论文的第一落成单元，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安排项目（2022YFD2001402）的维持。

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　　中国农业科学院牧医所结构召开强造性国度圭表《饲料增添剂 第3个人：矿物元素及其络（螯）合物 酵母硒》与农业行业圭表《畜禽产物品格调控公则》研讨会

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