基于深度学习的农机视觉导航路径识别与优化控制研究

勇军 聂(广州航海学院，中国)

摘要

随着农业现代化进程加快，智能农机在生产中的应用不断拓展，视觉导航成为实现自动化作业的核心技术，其识别与控制精度直接影响效率与土地利用率。传统方法依赖人工特征，易受光照变化、作物遮挡和非结构化环境干扰，鲁棒性不足。深度学习凭借强大特征提取与模式识别能力，为农机导航提供了新思路。本文梳理了深度学习在路径识别与优化控制中的应用，包括识别模型设计、数据集构建与增强、端到端控制等方向。实验结果表明，卷积神经网络与注意力机制结合可在复杂环境下实现高精度实时检测，强化学习与模型预测控制能提升路径跟踪稳定性与能效。研究认为，深度学习驱动的视觉导航能够增强农机的自适应性与优化能力，为农业智能化提供坚实技术支撑。

关键词

深度学习；农机装备；视觉导航；路径识别；优化控制

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/hgyjxjz.v4i1.35875