在农业监测的广阔领域中，无人机技术正逐步成为精准农业的得力助手，如何在复杂多变的农田环境中，特别是当作物如哈密瓜密集种植时，实现无人机的精准识别与避障，成为了一个亟待解决的技术难题。
传统的无人机传感装置主要依赖视觉识别技术，但面对哈密瓜这类形状、颜色相近且常伴有叶片遮挡的作物时，其识别准确率往往大打折扣，哈密瓜田中的土壤湿度、光照变化等因素也会对传感装置的稳定性造成影响，进而影响无人机的飞行路径规划与避障决策。
为了解决这一问题，我们提出了基于深度学习的多模态融合传感方案，通过结合RGB相机、红外传感器和激光雷达等多种传感器的数据，利用深度学习算法对哈密瓜进行多维度特征提取与识别，引入自适应避障算法，根据实时环境数据动态调整飞行路径，有效避免了因作物遮挡或地形复杂而导致的碰撞风险。
这一方案不仅提高了无人机在哈密瓜田中的识别精度与避障能力，还为其他类型作物的精准监测提供了新的思路与方向。
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