在杏子林这样复杂多变的自然环境中，无人机如何实现精准定位与高效避障，是当前无人机技术领域的一大挑战，由于杏子树冠密集、果实分布不均，传统GPS定位系统往往难以满足高精度要求，为此，我们采用了基于视觉的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，结合深度学习算法，使无人机能够实时构建环境地图并准确自身定位。
在飞行过程中，无人机通过搭载的高清摄像头捕捉杏子林中的图像信息，利用深度学习模型识别树木、果实及障碍物，实现动态避障，我们还开发了专门的杏子识别算法，能够从众多果实中快速识别出成熟可摘的杏子，为农业采摘提供智能化支持。
通过这些技术的应用，无人机在杏子林中实现了高效、精准的作业，不仅提高了采摘效率，还降低了对果树的损伤，为智慧农业的发展提供了有力支撑。
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杏子林中的无人机，利用高精度GPS与视觉传感器实现精准定位和智能避障。
杏子林中的无人机，利用高精度GPS与视觉传感器技术精准定位并智能避障。
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