在徒步旅行中，我常遇到杂草和蜱虫，因此购买了Benchmade Grizzly Creek折叠刀，想用来切割杂草。然而，刀刃对软杂草效果不佳，几乎无用。此外，某些公园禁止砍伐植物，购买刀具的想法也不再合适。

本研究针对现代农业中杂草对作物的竞争问题，首次实证研究激光除草中的杂草识别，提出了一种集成检测与定位的系统，并构建了高质量数据集。实验结果表明，该系统提高了杂草清除的准确性6.7%，并减少了32.3%的能耗。

本研究利用生成性人工智能技术解决传统杂草管理中训练数据稀缺的问题，通过生成多样化的合成图像提升数据集质量。实验结果表明，使用增强数据集训练的YOLO模型的精准度显著提高，显示合成数据在提升模型稳健性和准确性方面的潜力。

本研究提出了一种集成框架，利用深度学习技术检测和量化农作物与杂草。该框架结合多模型输出，提高了甘蓝和科冷草在未知数据上的识别性能。消融研究验证了模型的有效性，并引入了两个新数据集进行比较。

通过实例分割技术，我们使用一个全面的数据集训练神经网络，以检测杂草和大豆植物的生长阶段，并提供了 6 个先进模型，实现了在所有植物类别中 79.1% 的平均精度和 69.2% 的平均召回率。

本文介绍了一种符合预测框架，用于提供对黑盒预测机器的预测性能进行统计保证。该方法应用于深度视觉分类问题，并针对不同群体条件提出了符合预测方法。经验证实证了该方法的有效性，并与现有方法进行了比较和讨论。