在无人机自主飞行的规划中，我们常常会遇到各种复杂环境下的障碍物，空中韭菜”——即低矮植被如韭菜等，因其高度低、分布广，成为无人机路径规划的一大难题。
问题提出：
如何有效识别并避开“空中韭菜”，确保无人机在复杂农田或森林环境中安全飞行？
回答：
针对这一问题，我们引入了基于深度学习的目标检测技术，特别是针对低矮植被的特定模型，通过训练无人机搭载的摄像头捕捉到的实时图像，该模型能够精准识别出韭菜等低矮植被的轮廓与位置，结合三维环境建模技术，我们可以为无人机规划出一条既避开障碍物又尽可能高效的飞行路径，我们还开发了动态避障算法，当无人机在飞行过程中遇到突发“空中韭菜”时，能迅速调整航线，确保安全。
通过这些技术手段，我们不仅提高了无人机在复杂环境下的自主飞行能力，也为其在农业监测、森林巡检等领域的应用提供了坚实的技术支持。
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无人机规划软件需智能识别并规避'空中韭菜’，确保飞行路径安全高效。
利用智能算法与高精度地图，无人机规划软件有效规避'空中韭菜’，确保飞行安全高效。
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