在无人机工业应用中，如何确保无人机在执行任务时能够精准地识别并避开障碍物，特别是像“颈饰”这样的小型、不易察觉的物体，是当前技术面临的一大挑战。
我们需要利用先进的传感器技术，如激光雷达（LiDAR）和三维视觉传感器，它们能够提供高精度的环境感知能力，通过这些传感器，无人机可以实时构建周围环境的3D模型，并从中识别出“颈饰”等小型障碍物。
结合机器学习和人工智能算法，无人机可以学习并优化其避障策略，当无人机识别到“颈饰”时，它可以基于历史数据和实时环境信息，计算出最安全的飞行路径，以避免碰撞。
为了确保安全，我们还可以引入一种“虚拟围栏”技术，当无人机接近“颈饰”等关键区域时，系统会立即发出警报，并自动调整飞行高度或路径，以保持安全距离。
通过整合高精度传感器、机器学习算法和虚拟围栏技术，我们可以为无人机在工业应用中实现精准定位与安全监控提供有效解决方案，这不仅提高了无人机的自主性和安全性，还为各种复杂环境下的任务执行提供了新的可能性。
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