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为解决精准喷施位置识别（应用地图生成）这一难题，研究人员开展基于低成本硬件的钝叶酸模（Rumex obtusifolius）检测及应用地图自动生成研究。使用 DJI Mini 2 和 Matrice 350 RTK 系统，处理 F1 分数达 0.61% 和 0.65%， herbicide 用量最多减 97%，具推广潜力。
大多数新开发的喷雾器具备先进功能，可实现厘米级精度的除草剂喷施，有望将除草剂使用量减少高达 90%。但准确识别喷施的精确位置（即应用地图）仍是重大研究挑战。近期，商业供应商和研究机构提出了各种基于无人机的应用地图生成方法，但实际应用受限，主要原因是法规限制和技术成本高昂。提高这些技术应用率的一个有前景的方法是使用更具成本效益的硬件解决方案。本文介绍并评估了一种专门用于识别钝叶酸模（Rumex obtusifolius）并自动生成与大多数支持全球导航卫星系统（GNSS）喷雾器兼容的应用地图的新型检测方法。为此，我们提出了一种衡量处理成功的新指标 —— 处理 F1分数，并使用我们提出的系统对 DJI Mini 2 和 DJI Matrice 350 RTK 的性能进行了对比分析，其处理 F1分数分别为 0.61% 和 0.65%。该系统使用比类似应用中通常使用的硬件成本低得多的硬件却能实现良好性能，这表明其具有更广泛应用的潜力，尤其是考虑到处理 F1分数仅 4 个百分点的意外微小性能差距。在受控实验条件下，我们观察到除草剂使用量减少高达 97% 且未遗漏任何目标。在现实草甸的实际应用中，除草剂消耗量减少了 40%，处理精度为 85%。这些发现凸显了未来技术进步的巨大潜力。独立目标检测器的平均精度均值（mAP）为 67.4%，F1分数为 62%，即使在其他研究人员收集的非分布无人机数据上也表现出稳健性能。尽管如此，目标检测算法的性能仍被视为该系统的关键瓶颈。为推动该领域的进一步研究与开发，我们已将训练数据集开放下载。
