在无人机进行低空飞行作业时，如何有效识别并避开微小障碍物如“黄豆”大小，是确保飞行安全与任务精度的关键挑战，这要求地面操控系统具备高精度的环境感知与避障算法。
可利用高清摄像头结合图像识别技术，对地面进行高分辨率扫描，将“黄豆”级目标从背景中分离出来，通过机器学习算法训练模型，使无人机能根据目标大小、形状、颜色等特征，判断其是否构成威胁，引入深度学习技术，使无人机能在复杂环境中自我学习并优化避障策略，如通过模拟“黄豆”级障碍物在不同光照、天气条件下的反射特性，提升识别准确性，实施动态避障策略，当“黄豆”级障碍物被识别后，无人机应立即调整飞行路径或高度，确保安全飞越。
精准识别并避开“黄豆”大小的障碍物，需结合高精度感知技术、智能算法与动态避障策略，共同提升无人机地面操控的灵活性与安全性。
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在无人机地面操控中，精准识别并避开'黄豆’大小障碍物需依赖高精度传感器与AI算法的融合技术。
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