在广袤的榛子林中，电力线路如细长的脉络，在树影间蜿蜒伸展，这里，无人机电力巡检技术正面临一项独特的挑战——如何有效穿越密集的榛子树丛，确保对电力设施进行无死角监测？
问题： 榛子树林中复杂的植被结构，包括高大的树木、密集的枝叶以及不时出现的低空障碍，对无人机的飞行稳定性和路径规划提出了极高要求，如何设计一种能够灵活穿越榛子林，同时避免碰撞并准确识别电力线路状态的无人机系统？
回答： 针对这一挑战，我们采用了集成多光谱传感与深度学习算法的无人机解决方案，通过装备热成像和激光雷达（LiDAR）传感器，无人机能在复杂环境中精准识别障碍物与电力线路，结合先进的路径规划算法，无人机能够自主规划避障路径，即使在榛子林这样的高密度植被区域也能稳定飞行，我们还开发了基于机器学习的图像识别技术，能迅速分析并报告电力线路的潜在问题，如断裂、磨损或异物挂接等，为电力维护团队提供即时且准确的决策支持，这一创新应用不仅提升了巡检效率，更确保了榛子林下电力设施的安全运行。
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