在繁忙的城市街道上空，无人机作为新兴的空中交通工具，其安全防护问题日益凸显，一个常被忽视的“盲区”是街道中低空区域的障碍物识别与避让能力，尽管现代无人机配备了先进的GPS、视觉传感器和避障系统，但在高楼林立、街道布局复杂的城市环境中，这些系统往往难以准确识别并避开所有低矮障碍物，如树木、路灯、街椅等。
特别是在黄昏或夜间，光线条件不佳，视觉传感器性能受限，加之街道上人群和车辆的频繁移动，使得无人机在执行任务时面临更高的碰撞风险，街道上空的风力变化也较为复杂，可能影响无人机的稳定飞行，增加失控风险。
如何提高无人机在街道中低空区域的障碍物识别精度、增强其环境适应性和稳定性，成为保障无人机安全飞行的关键问题，结合机器学习、深度学习和更高级的传感器技术，或许能更有效地解决这一“盲区”，为城市空中交通的安全保驾护航。
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街道上空，无人机安全防护的‘盲区’在于高楼间、树冠下及信号干扰区域等视线受阻或通信不畅的地方。
无人机在街道上空的安全防护面临‘盲区’，即高楼间、树丛及信号干扰区域的监控缺失。
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