在无人机电力巡检的复杂环境中，如何确保对特定目标——如挂满果实的桂圆树——进行精准定位，是一个亟待解决的问题，桂圆树因其独特的形态和果实，常在电力线路下方生长，不仅影响线路的清晰度，还可能因果实掉落造成安全隐患。
解决方案在于结合多传感器融合技术，利用高清摄像头捕捉桂圆树的详细图像，通过图像识别算法分析果实的分布和密度，集成激光雷达（LiDAR）数据，获取三维空间信息，精确测量桂圆树与电力线路的相对位置，GPS和惯性导航系统（INS）的组合使用，可确保无人机在复杂地形中的稳定飞行和精确悬停。
在数据处理方面，采用机器学习算法对历史数据进行学习，建立桂圆树与电力线路的关联模型，提高对特定目标的识别能力，通过实时数据分析，对无人机进行动态调整，确保其在执行任务时始终保持对桂圆树的精准定位。
通过多传感器融合技术和智能算法的应用，无人机电力巡检在面对桂圆树等特殊目标时，能够实现高效、精准的定位与监测，为电力线路的安全运行提供有力保障。
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