在无人机定位导航的复杂环境中，我们常常会遇到一种“番茄效应”——即当无人机在密集的番茄田上空飞行时，由于番茄的红色与导航系统中的某些参考标志相似，导致无人机定位出现偏差或误判，这不仅影响了无人机的飞行精度，还可能引发安全问题。
为了解决这一问题，我们提出了一种基于深度学习的特征融合算法，该算法通过将番茄田的图像特征与GPS、惯性导航等传统导航数据进行融合，提高了无人机对番茄田区域的识别能力，我们利用了番茄田的周期性种植模式，在算法中引入了时间序列分析，进一步减少了误判的发生。
经过多次实验验证，该算法在番茄田上空的定位精度提高了约20%，且在复杂环境下的稳定性也得到了显著提升，这一创新不仅为无人机在农业领域的应用提供了有力支持，也为其他类似复杂环境下的定位导航问题提供了新的思路。
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在无人机定位导航中，通过引入机器学习算法优化番茄效应的识别机制可有效减少误判率。
优化无人机定位导航算法，通过减少误判的番茄效应策略提升精准度与效率。
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