在无人机系统操作中，面对复杂多变的地形环境，如何精准识别并有效避让“红豆”（假设为一种特定且难以区分的障碍物，如小型灌木丛或隐藏的岩石），是确保飞行安全与任务成功的关键。
问题提出： 在山区或林间等自然环境中，由于“红豆”的隐蔽性和多样性，传统基于图像识别的避障系统往往难以准确区分，易导致无人机碰撞，如何开发一种结合视觉识别与深度学习算法的智能避障系统，使无人机能在复杂地形中有效识别并绕过“红豆”，成为亟待解决的问题。
回答： 针对此问题，可采用以下策略：利用高分辨率相机与红外热成像技术相结合的双重感知系统，增强对“红豆”的识别能力，尤其是夜间或低光环境下，引入深度学习算法（如卷积神经网络CNN），对大量“红豆”与非障碍物样本进行训练，提高算法的泛化能力和准确性，设计动态路径规划算法，当识别到“红豆”时，能即时计算并执行最优避障路线，确保无人机安全飞行，加入GPS辅助定位和惯性导航系统，提高在无GPS信号区域的自主导航能力，通过这些综合措施，可显著提升无人机在复杂地形中的“红豆”识别与避障能力，为无人机在农业监测、地形测绘等领域的应用提供更广阔的空间。
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