在无人机集群的快速发展中，计算机视觉技术正逐步成为其智能协同的关键驱动力，一个亟待解决的问题是：如何在复杂多变的环境中，确保无人机集群能够准确识别彼此及环境中的障碍物，实现高效、安全的协同作业？
回答：
计算机视觉技术通过分析无人机搭载的摄像头捕捉到的图像和视频流，能够实现对周围环境的实时感知与理解，在无人机集群中，这一技术被广泛应用于以下几个方面：
1、目标识别与追踪：通过计算机视觉算法，无人机可以快速识别并追踪特定目标，如其他无人机、人员或特定物体，为集群的协同作业提供精确的定位信息。
2、环境感知与避障：在复杂环境中，计算机视觉技术能帮助无人机识别并避开障碍物，如树木、建筑物等，确保飞行安全。
3、协同决策支持：基于计算机视觉的实时环境信息，无人机集群可以更智能地进行协同决策，如路径规划、任务分配等，提高整体作业效率。
当前计算机视觉在无人机集群中的应用仍面临诸多挑战，如高密度环境下的目标识别精度、复杂光照条件下的图像处理能力以及实时性要求等，随着深度学习、边缘计算等技术的不断进步，计算机视觉将在无人机集群中发挥更加重要的作用，推动其向更高层次的智能协同发展。
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计算机视觉技术为无人机集群提供了'慧眼识珠’的能力，开启智能协同新纪元。
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