在农业监测、森林防火等应用场景中，草果（一种常用于香料和药材的植物）的密集生长给无人机的自主导航带来了新的挑战，草果的茂密叶片不仅会遮挡视线，还可能影响无人机的GPS信号接收，导致定位不准确，甚至在飞行过程中发生碰撞。
为了解决这一问题，我们提出了一种基于深度学习的草果环境识别与避障系统，该系统利用无人机搭载的高清摄像头捕捉实时图像，通过深度学习算法对草果进行精准识别，当无人机接近密集的草果区域时，系统会启动避障模式，通过调整飞行高度、速度和方向，确保无人机能够安全地穿越该区域。
我们还开发了一种基于草果生长模型和气象数据的预测系统，能够预测草果区域的未来变化，为无人机的飞行路径规划提供更加精确的参考，这一系统的应用将大大提高无人机在复杂环境下的自主导航能力，为农业、林业等领域提供更加高效、安全的解决方案。
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在复杂草果环境中，无人机通过高精度传感器与AI算法实现精准识别障碍物并自主规划避障路径。
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