剧情简介
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在(zài )识别算法方面，该文分析指出，传统图像处理算法在(zài )规则农田中具有实时性优势，但难以应对异物同谱、静态要素(sù )遮挡等场景；基(jī )于深度学(xué )习(xí )模型，通(tōng )过多尺度(dù )特(tè )征融合与(yǔ )注意力机(jī )制优化(huà )可显(xiǎn )著提升目标识(shí )别对不规则边界的鲁棒性。这(zhè )些技术都已应用于农业数字化地图构建和智能农机作业路径规划，但仍面临诸多难题(tí )，如多源数据时(shí )空对齐精(jīng )度不(bú )足导致融合效率(lǜ )低(dī )，轻(qīng )量化模型在边(biān )缘计算设备(bèi )上的推理速度(dù )难以满足实时作业需求，农(nóng )田边(biān )界变(biàn )动实时监(jiān )测(cè )难等(děng )。
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