随着无人机技术的飞速发展，其在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在传染病监测方面展现出巨大潜力，在利用无人机集群进行结核病监测时，面临的一大专业问题是如何实现精准的病患定位。
结核病是一种高传染性的呼吸道疾病，其早期发现和及时治疗至关重要，传统方法受限于人力物力，难以实现大范围、高精度的监测，而无人机集群通过搭载高分辨率摄像头、红外热像仪等设备，理论上能实现更广泛、更快速的病患筛查，但实际中，由于结核病症状的多样性和非特异性，仅靠图像识别难以准确区分健康个体与潜在患者，复杂多变的自然环境如天气变化、植被遮挡等也会影响无人机的定位精度和稳定性。
如何提高无人机集群在结核病监测中的精准定位能力，成为了一个亟待解决的专业问题，这需要结合人工智能算法、机器学习技术以及更先进的传感器技术，以实现对病患的精准识别和高效追踪，为结核病的防控提供更加有力的技术支持。
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