由阿拉伯與埃及大學研究團隊提出基於深度學習之框架稱為「DenseHHO」，設計了一種新穎的卷積神經網路(CNN)模型架構設計，透過選擇最合適的參數，使用 Harris Hawk 最佳演算法Harris Hawk優化(HHO)對噴霧無人機捕獲的雜草影像進行分類，研究結果所提出的方法能夠檢測非結構化現場環境中的雜草，準確率達到97%以上，是最佳化雜草檢測策略中準確度最高的。
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