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未來，該系統還可以與其他設備配合定位并自動清掃垃圾，徹底減少清掃車的工作量。Liao等人提出了一種基于無人機的海洋垃圾檢測系統，該系統使用具有改進的YOLO算法的無人機進行海洋垃圾檢測;他們的系統通過互聯網將結果傳輸到地面監測平臺，以協助政府機構實施管理計劃（見圖21）。
圖21八斗子漁港無人機垃圾檢測結果
除了上面討論的YBUT應用的主要領域外，一些研究人員還探索了全新的領域，嘗試了新的方法，并利用這些方法來促進和增強YBUT的適用性和實用性。Jing等人提出了一種基于YOLOv5s-ViT-BiFPN的神經網絡，該網絡可以使用無人機圖像評估自然災害后農村房屋的損壞情況（見圖22）。
圖22 用于檢測受損房屋的YOLOv5s-ViT-BiFPN算法
到目前為止，YBUT的發展在工程，運輸，農業和自動化方面的應用更多，而在其他領域的實踐較少;該技術的傳播仍然是一個挑戰。未來的技術發展需要考慮這四個問題。
源自：Drones 2023, 7, 190. https://doi.org/10.3390/drones7030190
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