农业机器人 深度学习 立体视觉 3D感知

本文系统综述双目立体视觉在农业应用中的最新进展,涵盖系统架构、传统与基于深度学习的立体匹配方法、点云重建技术及新兴的3D高斯溅射等监督策略。综述总结了关键应用,包括高通量表型分析、果实定位与机器人采摘、杂草检测与精准喷施、自主导航以及畜禽体况评估,突出其在多任务农业感知系统中的作用。论文还讨论了低纹理匹配困难、复杂环境中的遮挡、跨域泛化、实时轻量化部署及有限数据集可用性等主要挑战,并展望基于基础模型的视觉感知、自监督与弱监督学习、多模态融合及边缘高效模型设计的未来方向。原文标题:Advances in Binocular Stereo Vision-Driven 3D Perception and Intelligent Analysis Methods for Agriculture,作者:江苏大学Ye R、Wang J、Kong Z、Ou M,发表于MDPI Applied Sciences 2026年第16卷第16期7957。