劇情簡(jiǎn)介
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在識(shí)(shí )別算法方面，該文分析指出(chū )，傳統(tǒng)圖(tú )像(xiàng )處理算法在規(guī)則農(nóng)田中具有(yǒu )實(shí)時(shí)性優(yōu)勢(shì)，但難以應(yīng)對(duì)異(yì )物同譜、靜態(tài)(tài )要素遮擋等場(chǎng)景；基于深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)多尺度特征融合與注(zhù )意力機(jī)制優(yōu)化可顯(xiǎn )著提升目標(biāo)識(shí)(shí )別對(duì)不規(guī)則邊界的魯棒性。這些技術(shù)都已應(yīng)用于農(nóng)業(yè)數(shù)(shù )字(zì )化(huà )地圖構(gòu)建和智能農(nóng)(nóng )機(jī)作業(yè)路徑規(guī)劃，但仍面臨諸多難題，如多源數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)(duì )齊精度(dù )不足(zú )導(dǎo)(dǎo )致(zhì )融合效率(lǜ )低，輕(qīng )量化模型(xíng )在邊緣計(jì)算設(shè)備上的推(tuī )理(lǐ )速度難以滿足實(shí)時(shí)(shí )作(zuò )業(yè)需求，農(nóng)田邊界變(biàn )動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)(jiān )測(cè)難等。
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