本研究利用生成性人工智能技术，通过生成多样化的合成图像，解决了传统杂草管理中高质量标注训练数据稀缺的问题。实验结果表明，使用增强数据集训练的YOLO模型在精准度上显著提升，显示合成数据在提高模型稳健性和准确性方面的潜力。