在肺结核（TB）的早期发现与治疗中，无人机技术展现出前所未有的潜力，如何在复杂城市环境中精准定位疑似病例，成为了一个亟待解决的技术难题。
问题： 如何在高人口密度、建筑密集的城市区域中，利用无人机技术实现肺结核患者的精准筛查与定位？
回答： 针对上述问题，我们提出了一种基于多传感器融合与深度学习算法的解决方案，无人机搭载高分辨率相机和热成像仪，能够捕捉到人群中的异常体温信号，这是肺结核患者常见的体征之一，利用机器学习算法对图像进行快速分析，识别出可能的肺结核疑似病例，为提高定位精度，我们融合了GPS、LiDAR和计算机视觉技术，构建三维环境模型，实现从空中到地面的精准定位，为保护隐私，所有数据处理均在加密环境下进行，确保信息的安全与合规。
通过这一系列技术手段，无人机能够高效、非侵入式地在城市中执行肺结核筛查任务，为公共卫生体系提供强有力的支持，这不仅提高了筛查效率，还减轻了医护人员负担，是未来公共卫生领域的一大创新方向。
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