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中國熱科院在柑橘園智能化計數(shù)研究方面取得新進展
導(dǎo)讀:本研究首次實現(xiàn)多無人機在果園低照度場景下進行在線作業(yè),研究結(jié)果可為拓展果園多種類水果的智能化估產(chǎn)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。
近日,中國熱科院農(nóng)機所在柑橘園智能化計數(shù)方面取得新進展。研究開發(fā)了一套果園場景下的無人機直播平臺,并最終提出一種強魯棒性、端到端的無人機水果計數(shù)系統(tǒng)。本研究首次實現(xiàn)多無人機在果園低照度場景下進行在線作業(yè),研究結(jié)果可為拓展果園多種類水果的智能化估產(chǎn)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。
棒性、端到端的無人機水果計數(shù)系統(tǒng)。本研究首次實現(xiàn)多無人機在果園低照度場景下進行在線作業(yè),研究結(jié)果可為拓展果園多種類水果的智能化估產(chǎn)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。
中國柑橘種植面積和產(chǎn)量常年均居世界第一,是全球水果生產(chǎn)和消費大國。準確獲取果園柑橘果實數(shù)量是果園早期智能化估產(chǎn)的重要前提。然而,在果園非結(jié)構(gòu)化場景下,由于水果自身生長特性與外部環(huán)境因素的影響,果實的精準計數(shù)是一項十分重要但極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
研究首先搭建一套果園場景下的無人機直播平臺,同時相應(yīng)開發(fā)了一個名為FlyCounter的飛行控制APP,實現(xiàn)無人機自主飛行和高質(zhì)量視頻流的在線獲取; 其次,提出了一種基于Fruit-YOLO的果實識別模型,結(jié)合IAT網(wǎng)絡(luò)有效解決了果園復(fù)雜光線場景下重疊遮擋和小目標果實的漏檢難題;最后,采用DeepSORT算法為畫面中的每個柑橘分配一個特定ID并跨幀跟蹤目標,最終實現(xiàn)果園全局計數(shù)。本研究提出了一種強魯棒性、端到端的無人機水果計數(shù)系統(tǒng),并探索分析實際場景下多無人機并行作業(yè)的可行性。系統(tǒng)首次實現(xiàn)多無人機在果園低照度場景下的在線估計作業(yè)。研究結(jié)果可拓展至果園多種類水果的智能化估產(chǎn),以盡早為種植戶在當年制定決策提供有效的信息。
該研究成果以“A robust and efficient citrus counting approach for large-scale unstructured orchards”為題發(fā)表于《Agricultural Systems》期刊。中國熱科院農(nóng)機所鄭鎮(zhèn)輝研究實習(xí)員為論文第一作者,華南農(nóng)業(yè)大學(xué)熊俊濤教授和昆明理工大學(xué)王成琳副教授為論文通訊作者。該研究得到國家自然科學(xué)基金、海南省自然科學(xué)基金和中央公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費等項目資助?!?a target="_blank">閱讀原文】
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