在农业监测的领域中，无人机搭载的传感装置扮演着至关重要的角色，对“蛇果”的精准识别与避障技术是当前的一大挑战，所谓“蛇果”，指的是因病虫害或气候异常而形成的畸形苹果，其外观与正常苹果相似但体积较小，形态扭曲，对果农而言是急需剔除的次品。
为了实现这一目标，我们采用了先进的机器视觉与深度学习技术，通过高分辨率相机捕捉“蛇果”的图像信息，利用图像处理算法进行初步筛选，利用深度学习模型对疑似“蛇果”的图像进行特征提取与分类，实现高精度的识别，在避障方面，结合激光雷达（LiDAR）与超声波传感器，构建三维环境模型，使无人机能够实时感知周围环境中的“蛇果”，并规划出最优飞行路径以避免碰撞。
我们还开发了基于机器视觉的自动剔除系统，一旦识别到“蛇果”，即可通过机械臂或气流等方式将其从果篮中剔除，这一系列技术的应用，不仅提高了农业生产的效率与质量，也体现了无人机在精准农业中的巨大潜力。
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无人机蛇果探测技术，通过高精度传感器与AI算法结合实现精准识别和智能避障。
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