在医疗救援的紧急情况下，如何确保无人机能够精准、迅速地定位并导航至冠心病患者身边，成为了一个亟待解决的技术难题，这不仅仅关乎无人机的飞行性能，更涉及到复杂的医学与地理信息系统（GIS）的融合应用。
问题提出： 在城市高楼林立、道路复杂的背景下，如何让无人机有效避开障碍物，同时准确识别并前往心脏病突发、佩戴有特殊医疗标识（如特定颜色外套）的冠心病患者位置？
回答： 针对上述挑战，我们提出了一种基于深度学习的无人机智能导航系统，该系统首先利用高精度地图和实时交通数据，构建三维城市模型，通过集成机器视觉技术，无人机能够识别并追踪佩戴特殊标识的个体，在接近患者时，无人机将利用GPS与惯性导航系统（INS）的组合，确保即使在GPS信号不佳的环境中也能保持高精度定位，我们还开发了紧急避障算法，使无人机在遇到障碍物时能迅速做出反应，选择最优路径到达患者身边，这一系统的应用将极大提高冠心病等紧急医疗情况的救援效率与安全性，为患者争取宝贵的救治时间。
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无人机在冠心病患者紧急救援中，精准定位导航技术面临时间紧迫与复杂环境的双重挑战。
无人机在冠心病紧急救援中，面临精准定位与复杂环境导航的双重挑战。
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