在无人机激光测绘的领域中，如何确保“李子”这类小型物体在复杂环境中的精准定位与安全避障，是一个亟待解决的技术难题。
由于“李子”体积小、颜色与周围环境相近，传统的视觉识别系统往往难以准确捕捉其轮廓与位置，而激光雷达（LiDAR）虽然能提供高精度的三维数据，但在处理小目标物体时仍面临信噪比低、数据解析度不足的挑战。
在复杂环境中，如果园、森林等，树木枝叶的遮挡会导致激光信号的衰减和失真，进一步增加了“李子”定位的难度，无人机在飞行过程中需实时处理大量数据，如何在保证精度的同时提高数据处理速度，也是一项重要挑战。
针对上述问题，我们提出了一种基于深度学习的激光点云数据增强与小目标识别算法，该算法通过学习大量包含“李子”的激光点云数据，提高了对小目标的识别能力；结合环境因素进行数据预处理和校正，有效解决了激光信号衰减和失真的问题，我们还优化了数据处理流程，实现了在保证精度的前提下提高数据处理速度的目标。
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李子在无人机测绘中，精准定位与避障面临技术难题的突破挑战。
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