在无人机领域，计算机视觉作为一项关键技术，正逐步成为实现精准导航与自主飞行的核心，面对复杂多变的外部环境，如光照变化、天气干扰、以及动态障碍物的存在，如何有效利用计算机视觉技术克服这些挑战，以实现无人机的稳定、精确飞行，成为了一个亟待解决的问题。
光照变化是影响视觉系统性能的一大难题，不同光照条件下，图像的亮度和对比度会发生变化，导致特征提取和目标识别的准确性下降，解决这一问题的关键在于开发具有自适应能力的视觉算法，能够自动调整参数以适应不同光照环境。
天气干扰如雾、霾、雨雪等，会降低图像的清晰度和对比度，增加目标识别的难度，这要求算法具备强大的去噪和图像增强能力，以恢复图像质量并提高目标识别的可靠性。
动态障碍物的检测与避障是无人机安全飞行的关键，这需要计算机视觉系统能够实时分析视频流数据，快速准确地识别并预测障碍物的运动轨迹，从而及时调整飞行路径以避免碰撞。
计算机视觉在无人机导航中的应用前景广阔，但需克服的挑战同样艰巨，通过不断优化算法、提升硬件性能以及融合多源信息，我们有望在不久的将来实现更加智能、安全的无人机导航系统。
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计算机视觉在无人机导航中面临复杂环境挑战，通过算法优化与多传感器融合可实现精准定位。
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