在广阔的荞麦田上空，无人机集群正执行着精准喷洒作业，它们需在复杂多变的农田环境中灵活穿梭，确保每一株荞麦都能均匀受惠，这一过程中最大的挑战莫过于如何实现精准避障，以避免对作物造成损害。
针对这一问题，我们引入了基于机器视觉与深度学习的智能避障系统，该系统通过无人机搭载的高清摄像头捕捉荞麦田的实时图像，并利用深度学习算法对图像进行解析，识别出作物与障碍物（如电线、树木等）的精确位置和形状，通过实时数据分析与处理，无人机能够迅速做出决策，调整飞行路径，实现精准避障。
我们还开发了基于GPS与惯性导航系统的融合定位技术，确保无人机在复杂地形下的位置与姿态高度精确，这一技术进一步提升了无人机在荞麦田上空作业的安全性与效率，为精准农业的发展提供了强有力的技术支持。
通过智能避障系统与融合定位技术的结合应用，我们成功解决了无人机集群在荞麦田上空作业时面临的精准避障问题，为未来无人机在农业领域的广泛应用奠定了坚实基础。
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