基于AI传感系统Agrosense的果园表型高通量监测技术研发与应用

为解决传统果园管理依赖人工表型检测效率低下的问题，研究人员开发了集成RGB-D相机与Jetson Xavier微处理器的AI监测系统Agrosense。通过YOLOv8算法实现树干检测(mAP 0.977)和冠层密度分类(mAP 0.974)，树高估算最优方法MAPE仅8.53%，任务完成速度较人工提升515%，为精准农业提供高效自动化解决方案。

　　

在果园精准管理领域，传统人工表型监测方法正面临效率瓶颈。Agrosense系统应运而生，这套由四台RGB-D深度相机与Jetson Xavier微处理器构成的智能监测平台，犹如给果园装上了"AI眼睛"。研究团队以337棵柑橘树为试验对象，采用当前最先进的YOLOv8目标检测算法，让机器学会了精准识别树干（平均精度mAP达0.977）和判断冠层疏密程度（mAP 0.974）。

现场157棵柑橘树的实战测试中，系统展现出惊人的95%树干识别准确率和94%冠层分类准确率，仅出现11次误判。在树高估算环节，科研人员对比五种算法后，最优方案将误差控制在8.53%（MAPE），这个精度足以让传统卷尺测量相形见绌。更令人惊叹的是，整套表型分析仅耗时398秒，比人工操作所需的2446秒快了5倍有余。

这项研究标志着农业监测正式迈入智能时代。未来，随着算法优化和作物适配范围的扩展，Agrosense系统或将重塑精准农业的技术格局，让每一棵果树的生长状况都尽在掌握。