在广袤的桂圆林中，无人机作为现代科技的‘眼睛’，正逐步展现其独特的价值，如何在密集的桂圆树间实现精准识别与高效作业，成为了一个技术难题。
桂圆林中的环境复杂，树木密集，光线不足，这对无人机的视觉传感装置提出了极高要求，传统的视觉系统往往受限于视野范围和光线条件，难以在林间实现精准定位和避障，如何提升无人机的环境感知能力，成为了一个亟待解决的问题。
针对这一问题，我们提出了基于深度学习的目标检测与跟踪技术，通过训练大量的桂圆树和障碍物的图像数据集，使无人机能够‘学习’到如何在复杂环境中准确识别目标，结合激光雷达（LiDAR）和超声波传感器等多模态传感装置，为无人机提供更加全面、精确的环境信息，这样，无人机在桂圆林中不仅能够‘看’得更远、更清，还能‘听’得更准、更细，从而实现精准识别与高效避障。
这一技术的应用，不仅提高了无人机在农业领域的作业效率，还为未来智能农业的发展提供了新的思路和方向。
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无人机利用高精度视觉识别，精准‘看’穿桂圆林中的障碍与隐秘之'眼’，安全穿梭。
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