在識(shí)別算法方面,該文分(fèn )析指出(chū ),傳統(tǒng)(tǒng )圖像處理算(suàn )法在規(guī)則農(nóng)(nóng )田中具有實(shí)時(shí)性優(yōu)勢(shì),但(dàn )難(nán )以應(yīng)(yīng )對(duì)異物同譜(pǔ )、靜態(tài)要素遮擋等場(chǎng)景;基于深(shēn )度學(xué)習(xí)模型,通過(guò)(guò )多尺度特征(zhēng )融合與注意力機(jī)制優(yōu)化(huà )可顯著提升目(mù )標(biāo)識(shí)別對(duì)不(bú )規(guī)則(zé )邊界的(de )魯(lǔ )棒性。這些(xiē )技術(shù)(shù )都已應(yīng)用于(yú )農(nóng)業(yè)(yè )數(shù)字化地圖構(gòu)(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)齊精度不足導(dǎo)致融合效率低(dī ),輕量化模型在邊(biān )緣計(jì)算設(shè)備(bèi )上的推理速(sù )度難以滿足(zú )實(shí)時(shí)作業(yè)需求,農(nóng)田邊界(jiè )變動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)(cè )難等。
版權(quán)所有 ? 2025 青龍影院 保留所有權(quán)利