在无人机集群的广泛应用中，如何实现精准、高效地部署在各种复杂环境中，是当前技术领域的一大挑战，以家庭园艺为例，花盆中的植物监测与灌溉任务，看似简单，实则对无人机的自主导航、避障及精准控制提出了高要求。
针对这一场景，我们提出了一种基于机器视觉与深度学习的无人机集群解决方案，通过在无人机上搭载高精度摄像头和AI处理器，使它们能够识别并区分不同种类的植物，以及花盆的尺寸和位置，结合先进的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，无人机能够在无GPS信号的环境中实现自主导航和避障，在执行灌溉任务时，通过机器学习算法预测植物的水分需求，实现按需灌溉，既节约水资源又促进植物健康生长。
这一方案不仅为家庭园艺提供了智能化解决方案，也为无人机在农业、城市规划等领域的精准部署提供了新思路。
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