劇情簡介
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在識別算法方面，該文分析指出，傳統(tǒng)圖像處(chù )理算法在規(guī)則農(nóng)田中具有(yǒu )實(shí)(shí )時(shí )性優(yōu)勢，但難以應(yīng)對異物同譜、靜態(tài)要素遮擋等(děng )場景；基于深度學(xué)習(xí)(xí )模型，通過(guò )多(duō )尺(chǐ )度(dù )特征融合與注(zhù )意(yì )力機(jī)制優(yōu)化(huà )可顯著提升目標(biāo)識別對不規(guī)則邊界(jiè )的魯(lǔ )棒性。這些技術(shù)(shù )都(dōu )已(yǐ )應(yīng)用(yòng )于農(nóng)業(yè)數(shù)字化地圖(tú )構(gòu)建和智(zhì )能農(nóng)機(jī)作業(yè)路徑規(guī)劃(huá )，但仍面臨諸多難題，如多源數(shù)據(jù)時空對齊精(jīng )度不足導(dǎo)致融合效率低，輕量化模型在邊緣計(jì )算設(shè)備上的推(tuī )理速度難(nán )以滿足實(shí)時作業(yè)(yè )需求，農(nóng)田邊界變(biàn )動實(shí)時監(jiān)測難(nán )等(děng )。
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