在无人机工业应用中，计算机视觉技术作为“眼睛”发挥着至关重要的作用，实现精准的物体识别与定位仍面临诸多挑战，复杂环境下的光照变化和阴影干扰是影响视觉系统稳定性的关键因素。
在户外作业时，阳光直射或阴影区域会使得目标物体的颜色和纹理特征发生显著变化，导致视觉系统难以准确识别和跟踪，不同材质的反射特性也会对视觉算法的鲁棒性提出更高要求。
为解决这一问题，我们采用了一种基于深度学习的自适应视觉算法，该算法通过训练大量包含不同光照和阴影条件下的样本数据，使视觉系统能够自动调整参数以适应不同环境，结合物体边缘检测和轮廓匹配技术，提高了在复杂环境下的定位精度和稳定性。
我们还引入了多传感器融合技术，将计算机视觉与激光雷达、惯性导航等传感器数据相结合，形成互补优势，进一步提升无人机的自主导航和精准作业能力。
通过这些技术手段的应用，我们成功克服了计算机视觉在无人机工业应用中的精准定位挑战，为无人机在更广泛领域的应用奠定了坚实基础。
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