在电力巡检的无人机作业中，面对复杂多变的自然环境，尤其是花椒树密集的地区，如何实现高效、安全的避障飞行成为一大挑战，花椒树因其果实和枝叶的密集性，常导致无人机在飞行中发生碰撞，不仅影响巡检任务的完成，还可能对无人机造成损坏。
针对这一问题，我们采用了先进的激光雷达（LiDAR）和机器视觉技术相结合的避障系统，激光雷达能够实时扫描前方障碍物距离，而机器视觉则通过图像识别技术分析花椒树的分布和密度，当系统检测到前方有密集的花椒树时，会立即调整飞行路径，绕过障碍物继续前行，我们还开发了基于深度学习的智能决策算法，使无人机能够在复杂环境中自主选择最优的飞行路线。
通过这些技术的应用，我们有效提高了无人机在花椒树密集区域的自主避障能力，确保了电力巡检任务的安全、高效完成，这一技术不仅提升了电力巡检的效率，还为其他领域中无人机的复杂环境作业提供了有益的参考。
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在无人机电力巡检中，面对花椒树密集区域需采用高精度避障系统与实时AI图像识别技术确保安全穿越。
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