随着计算机视觉技术的飞速发展，其在无人机自主导航中的应用日益广泛，要实现无人机在复杂环境中的精准定位与避障，仍面临诸多挑战。
环境因素如光照变化、天气条件（如雾、雨、雪）和背景杂乱等，对视觉算法的稳定性和准确性构成巨大考验，如何提高算法的鲁棒性，使其在各种环境下都能保持高效运行，是当前亟待解决的问题。
三维空间中的目标检测与识别是无人机自主导航的关键，传统二维图像处理技术难以满足三维空间的需求，如何利用深度学习和计算机视觉技术实现三维目标的精准识别与定位，成为研究的热点。
计算资源的限制也是不可忽视的挑战，在保证算法精度的同时，如何降低计算复杂度，提高处理速度，以适应嵌入式系统的要求，是推动无人机技术发展的关键。
计算机视觉在无人机自主导航中既充满挑战也蕴含无限机遇，通过不断的技术创新和优化，我们有理由相信，未来的无人机将更加智能、灵活、安全地穿梭于人类生活的各个角落。
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无人机自主导航中，计算机视觉技术既面临复杂环境识别挑战也孕育着精准避障与高效路径规划的无限机遇。
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