在无人机定位导航的领域，计算机视觉技术正逐步成为一项关键性的解决方案，面对复杂多变的自然环境，如树木遮挡、城市高楼林立等，传统GPS信号易受干扰，导致定位精度下降，而计算机视觉技术通过分析无人机拍摄的实时图像，能够识别并避开障碍物，实现更为精准的自主导航。
这一过程中也面临着诸多挑战，如何提高图像处理的实时性，确保在高速飞行中仍能快速准确地识别环境特征？如何减少光线变化、天气条件等对视觉算法的影响，提高系统的鲁棒性？对于复杂的三维空间结构，如何构建精确的场景模型以支持更高级别的导航决策？
针对这些挑战，研究人员正不断探索优化算法、引入深度学习等先进技术，以提升计算机视觉在无人机定位导航中的应用效果，随着技术的不断进步，计算机视觉将在无人机领域发挥更加重要的作用，为无人机的自主飞行、避障、路径规划等提供强有力的支持。
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计算机视觉技术通过深度学习算法和图像处理，为无人机在复杂环境中实现精准定位导航提供了有效解决方案。
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