在无人机领域，计算机视觉技术正逐渐成为提升其定位导航精度的关键，一个专业问题是：如何在高度动态、光照多变的环境中，利用计算机视觉算法有效识别并避开障碍物，同时保持航向的稳定？
回答这一问题，需结合深度学习与图像处理技术，通过训练模型识别并学习各种环境特征，如树木、建筑物轮廓、道路标志等，无人机可实现自主避障，利用光流法或特征匹配法进行连续帧间图像分析，可提高无人机在高速飞行中的定位精度，计算机视觉还允许无人机在无GPS信号区域通过视觉里程计进行自主导航，结合惯性导航系统，实现全自主飞行。
计算机视觉为无人机提供了“眼睛”，使其能在复杂环境中“看”清前路，实现更精准、更灵活的定位导航，这不仅提升了无人机的自主作业能力，还为未来无人机的广泛应用奠定了坚实的技术基础。
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计算机视觉技术让无人机在复杂环境中如虎添翼，精准识别环境特征实现高效定位导航。
计算机视觉技术通过实时环境感知与图像分析，为无人机在复杂环境中提供精准定位导航的'慧眼’，显著提升飞行稳定性和任务执行效率。
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