在农业无人机领域，精准喷洒技术是提高作物产量、减少农药浪费的关键，在桂圆林中实施这一技术时，如何避免无人机误伤果实成为了一大挑战。
桂圆树的密集排列和果实的相似形态使得无人机难以精确区分果实与叶片，传统的图像识别技术往往依赖于颜色、形状等特征，但在桂圆林中，这些特征差异微小，易导致误判。
针对这一问题，我们提出了基于深度学习的多模态识别技术，该技术结合了视觉、红外和激光等多种传感器数据，通过深度神经网络进行综合分析，有效提高了对果实与叶片的区分度，我们还引入了机器学习的反馈机制，根据实际喷洒效果不断优化算法模型，确保精准度。
在桂圆林中实施后，该技术显著降低了误伤果实的概率，同时提高了喷洒效率，我们将继续探索更多传感器和算法的融合，以实现更加智能、高效的农业无人机喷洒技术。
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