在无人机领域，计算机视觉技术正逐步成为提升其定位导航精度的关键手段，面对复杂多变的外部环境，如树木遮挡、建筑物干扰等，传统GPS信号易受干扰，导致定位不准确甚至丢失，而计算机视觉技术通过处理无人机搭载的摄像头所捕获的实时图像数据，能够为无人机提供一种“视觉导航”的新途径。
具体而言，计算机视觉技术可以应用于以下几个方面：
1、环境特征识别与匹配：通过分析图像中的特征点、线条等，与预先构建的地图进行匹配，实现精确定位，这种方法在GPS信号弱或无的情况下尤为有效。
2、障碍物检测与避障：利用计算机视觉技术对周围环境进行实时监测，识别并避开障碍物，确保飞行安全。
3、动态环境适应：通过学习并适应不断变化的环境特征，提高无人机在复杂环境下的自主导航能力。
要实现高精度的计算机视觉导航，仍需解决诸多挑战，如算法的鲁棒性、计算资源的有效利用、以及在强光、弱光等极端条件下的图像处理等，随着深度学习、神经网络等技术的不断发展，计算机视觉在无人机定位导航中的应用将更加广泛和深入，为无人机技术带来革命性的变革。
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