在无人机导航技术中，计算机视觉作为一项关键技术，正逐步展现出其独特的优势与挑战，一个专业问题是：在面对复杂多变的自然环境与人为干扰时，如何利用计算机视觉技术提升无人机导航的鲁棒性与精确性？
回答这一问题，需从以下几个方面着手：通过深度学习算法训练的视觉模型，能够使无人机在复杂光照、天气条件下依然保持对环境的准确识别与理解，利用语义分割、目标检测等高级视觉技术，无人机能更精确地识别障碍物、道路标志等关键信息，从而做出更加合理的飞行决策，结合多传感器融合技术（如激光雷达、惯性导航等），可以进一步增强计算机视觉在复杂环境下的鲁棒性，提高无人机的自主导航能力。
挑战依然存在，如何降低计算复杂度以实现实时处理、如何提高模型对新型、罕见情况的泛化能力等，都是未来研究的重要方向，计算机视觉在无人机导航中的应用前景广阔，但需不断探索与创新，以克服复杂环境下的种种挑战。
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无人机导航中，计算机视觉技术通过深度学习算法克服复杂环境挑战。
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导航提供精准的感知与决策能力。
计算机视觉通过深度学习算法和高级图像处理技术，为无人机在复杂环境中导航提供了强大的环境感知与决策能力。
计算机视觉通过深度学习算法和高级图像处理技术，为无人机在复杂环境中导航提供了强大的环境感知与决策能力。
计算机视觉通过深度学习算法，助力无人机在复杂环境中精准导航与避障。
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