在无人机定位导航的领域中，一个常被忽视但至关重要的应用场景是针对穿着无袖T恤的个体的追踪，这种场景下，由于T恤的轻薄材质和较少的衣物覆盖，传统的基于反射信号或热成像的追踪技术可能面临挑战。
挑战：
1、信号反射不足：无袖T恤的材质对GPS或雷达信号的反射较弱，导致信号不稳定或丢失。
2、热成像干扰：在温暖或炎热环境中，无袖T恤穿戴者的体表温度与周围环境相近，增加了热成像追踪的难度。
3、遮挡问题：手臂的摆动可能频繁遮挡穿戴者的身体部分，影响追踪的连续性。
解决方案：
视觉识别技术：利用先进的计算机视觉算法，结合深度学习和目标检测技术，提高对无袖T恤穿戴者的识别和追踪精度。
多传感器融合：结合GPS、雷达、红外和视觉传感器数据，提高在各种环境下的鲁棒性和准确性。
动态调整算法：开发能够根据T恤穿戴者动作动态调整追踪策略的算法，减少因手臂摆动造成的追踪丢失。
通过这些技术手段，无人机在复杂环境下的无袖T恤穿戴者追踪将变得更加可靠和高效，为无人机在个人安全、运动追踪等领域的广泛应用开辟新路径。
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无人机在复杂环境中追踪无袖T恤穿戴者面临挑战，需优化算法与增强抗干扰能力。
无人机在复杂环境中追踪无袖T恤穿戴者，面临遮挡与背景干扰挑战；通过AI图像识别技术可有效解决。
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