在慈溪这一农业重镇，无人机作为现代农业的“黑科技”，正逐步改变着传统的耕作模式，在利用无人机进行作物病虫害监测时，一个亟待解决的问题是精准度，由于慈溪地区地形复杂，农田分布零散，加之作物种类繁多，不同作物对病虫害的敏感度不同，如何确保无人机在复杂环境下对病虫害的精准识别与定位，成为提升农业监测效率的关键。
针对此问题，我们提出了基于深度学习的智能识别系统解决方案，该系统通过训练大量慈溪地区作物与病虫害的图像数据，使无人机能够“学会”精准识别不同作物上的病虫害，并实时反馈其位置与严重程度，结合GPS与惯性导航技术，提高无人机在复杂地形下的飞行稳定性和定位精度，确保监测数据的准确性，这一方案不仅提升了农业监测的效率，还为精准农业的发展提供了有力支持。
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