在智能停车场的工业应用中，无人机技术正逐步展现出其独特的优势，尤其是在车辆定位与监控方面，一个亟待解决的专业问题是：如何在复杂多变的停车场环境中实现无人机对车辆的精准、实时定位？
传统方法依赖于GPS信号和地面传感器网络，但在停车场这种封闭、高密集度的环境下，GPS信号易受干扰，而地面传感器部署成本高、灵活性差，为此，我们提出了一种基于视觉识别与机器学习算法的融合方案，通过无人机搭载高清摄像头，结合深度学习模型，对停车场内车辆进行实时图像捕捉与分析，实现车辆的快速识别与高精度定位。
我们还引入了多源数据融合技术，将视觉信息与LiDAR、雷达等传感器数据相结合，形成互补优势，有效解决了单一传感器在复杂环境下的局限性，这一技术不仅提高了定位的准确性，还增强了无人机在停车场中的自主导航与避障能力，为智能停车场的高效管理提供了强有力的技术支持。
虽然面临诸多挑战，但通过技术创新与多技术融合，我们正逐步克服在智能停车场管理中无人机精准定位的难题，为未来智慧城市的建设贡献重要力量。
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无人机在智能停车场精准定位，面临复杂环境与高精度要求的双重挑战。
无人机在智能停车场管理中虽具潜力，但精准定位的挑战不容小觑，如何在复杂环境中实现快速、准确的车辆识别与导航是技术突破的关键。
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