在无人机电力巡检的实践中，面对复杂多变的输电线路环境，如何使无人机精准地“跳高”以跨越障碍物，成为了一个亟待解决的技术难题，传统方法中，无人机多依赖预设的飞行路径和简单的避障算法，但在遇到突发的高大树木或建筑物时，往往难以实现有效的避让。
为了克服这一挑战，我们引入了基于机器视觉和深度学习的智能“跳高”技术，该技术通过无人机搭载的高清摄像头捕捉实时图像，利用深度学习算法对周围环境进行三维重建和障碍物识别，当检测到需跨越的障碍时，系统会立即计算最优的跳跃路径和高度，并调整无人机的姿态和动力输出，实现精准的“跳高”动作。
我们还开发了自适应控制系统，确保在跳跃过程中无人机的稳定性和安全性，通过多次迭代测试和优化，该技术已能在多种复杂环境下实现90%以上的成功跳跃率，显著提高了电力巡检的效率和准确性。
随着人工智能和传感器技术的进一步发展，无人机电力巡检中的“跳高”技术将更加智能化、自主化，为电力巡检领域带来革命性的变革。
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