在无人机工业应用的广阔领域中，计算机视觉作为一项关键技术，正逐步成为提升作业精度与效率的“智慧之眼”，在高度赞誉的背后，其“盲点”与挑战同样不容忽视。
一个显著的“盲点”在于复杂光照环境下的稳定性，尽管计算机视觉算法在理想光照条件下能展现出卓越的识别与追踪能力，但在强光、阴影、逆光等复杂环境中，其性能往往大幅下降，导致无人机难以准确捕捉目标信息，影响任务执行，这要求我们在算法设计时，需融入更高级的图像处理技术，如动态曝光控制、阴影消除等，以增强其在多变光照条件下的鲁棒性。
三维空间中的目标定位与跟踪也是一大挑战，计算机视觉虽能实现二维平面的精准识别，但在三维空间中，由于视角变化、遮挡物干扰等因素，目标的精确位置与轨迹预测成为难题，这需要结合多传感器融合技术，如激光雷达、惯性导航系统等，以提供更全面、准确的环境感知能力。
计算机视觉在无人机工业应用中的“盲点”，主要集中在复杂光照环境下的稳定性与三维空间中的精准定位与跟踪，面对这些挑战，持续的技术创新与多技术融合将是突破的关键，为无人机在工业领域的广泛应用开辟更加广阔的前景。
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