在日益增长的森林保护需求中，如何高效、精准地监测和管理榛子林成为了一个重要议题，榛子林作为生态系统中重要的组成部分，其健康状况直接影响到生物多样性和经济价值，而无人机集群技术的引入，为这一难题提供了创新解决方案。
在榛子林监测中，无人机集群需面对复杂的地形、密集的植被以及林间动态变化的障碍物，如何实现多无人机在林间的精准定位与高效避障，是当前技术面临的一大挑战，针对此问题，我们提出了一种基于机器视觉与深度学习的榛子林环境感知方案，通过在无人机上搭载高分辨率摄像头和AI处理单元，无人机能够实时识别并分析榛子林中的树木、岩石等障碍物，并利用深度学习算法预测其动态变化趋势，结合GPS和惯性导航系统，实现多无人机间的协同定位与避障，确保每架无人机都能在复杂环境中安全、高效地执行任务。
这一技术的应用，不仅提高了榛子林监测的准确性和效率，还为无人机集群在森林保护、农业监测等领域的应用提供了新的思路和方向。
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