在无人机地面操控的复杂环境中，低光条件下的飞行安全始终是一个亟待解决的难题，我们团队在测试中发现了一个有趣的现象——“黑米”效应，这一现象指的是当无人机在夜晚或光线较暗的环境中飞行时，由于地面反射的微弱光线与无人机搭载的摄像头传感器之间的相互作用，导致图像识别和避障能力显著下降。
为了优化这一情况，我们提出了“黑米”解决方案：通过在无人机上安装红外热成像摄像头作为辅助传感器，以弥补可见光摄像头在低光环境下的不足；利用机器学习算法对红外图像进行训练，提高无人机在低光环境下的目标识别和避障能力；开发智能照明系统，在必要时为无人机提供额外的光源，确保其能够清晰“看见”周围环境。
通过这些措施，我们相信能够有效解决“黑米”挑战，为无人机在低光环境下的安全飞行提供有力保障。
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在低光环境下确保无人机飞行安全，黑米挑战需通过增强图像传感器灵敏度、优化算法处理与智能避障技术来提升操控精度。
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