在无人机技术飞速发展的今天，计算机视觉作为其智能化的关键技术之一，极大地提升了无人机的环境感知与自主导航能力，在享受其带来的便利与高效的同时，我们也不得不正视其潜在的安全隐患。
问题提出：在复杂多变的飞行环境中，计算机视觉系统往往受限于光照条件、天气变化以及特定材质的反射特性，导致“盲点”现象的出现，在强光直射下，无人机可能因视觉传感器过曝而无法准确识别前方障碍物；在雾天或雨天，能见度降低，计算机视觉的深度学习和图像处理算法易受干扰，影响避障效果，高反光材质的物体（如水面、金属板）会形成“镜面效应”，使无人机误判距离和方向，引发碰撞风险。
应对策略：为解决上述“盲点”问题，可采取以下措施：一是引入多传感器融合技术，如激光雷达、红外传感器等，与计算机视觉形成互补，提高环境感知的全面性和准确性；二是优化算法，开发更先进的图像处理和深度学习模型，增强对不同光照和天气条件的适应能力；三是采用先进的材料和涂层技术，减少无人机对高反光物体的误判。
通过这些策略的实施，可以显著提升无人机在复杂环境下的安全防护能力，确保其稳定、安全地执行任务。
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在无人机安全防护中，计算机视觉虽能高效识别'盲点’，但环境多变与算法局限仍需创新策略以应对复杂挑战。
计算机视觉在无人机安全防护中虽能识别‘盲点’，但需克服环境多变、光照影响等挑战，以精准策略应对复杂场景。
计算机视觉在无人机安全防护中虽能高效识别‘盲点’，但受限于环境复杂性和算法精度，仍需结合多种传感器与智能策略以全面应对挑战。
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