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。

本研究提出了一种集成框架，利用超图的关系推理来建模多车之间的群体交互与多模态驾驶行为，以提高自主车辆的运动预测准确性。该框架引入了关系超图交互导向神经运动生成器（RHINO），显著提升了预测的准确性和可靠性。