支持人工智能的无人机用于枣树授粉

科学领域:

• 农业工程 农业工程
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

• 枣树的生产力在很大程度上依赖于授粉,这是传统上手工完成的过程.
• 手动授粉是劳动密集型,昂贵,并且由于分阶段的开花期,难以扩展.

研究的目的:

• 开发和评估一个支持人工智能的,无人机辅助的枣树授粉系统.
• 为了提高棕果授粉操作的精度,可扩展性和可持续性.

主要方法:

• 开发了无人机辅助授粉的原型和模拟框架.
• 集成的YOLOv5和YOLOv8模型用于自动检测枣树花朵.
• 在各种条件下使用手动标记的数据集训练和评估模型.
• 启用半自主和完全自主飞行模式,将感知与花粉喷联系起来.

主要成果:

• 与手动授粉相比,在操作指标上取得了实质性的改进.
• 据估计,劳动减少了80%,花粉使用减少了97%.
• YOLO模型在不同照明和树冠密度的花检测方面表现出强的表现.

结论:

• 支持人工智能的无人机授粉系统为手工方法提供了一个有希望的,可扩展的和具有成本效益的替代方案.
• 建立未来大规模现场试验和决策支持的基准.
• 进一步的研究应该包括农学参数,如水果和产量在不同的环境因素下.