计算机视觉在无人机导航中如何克服复杂环境挑战？

在无人机导航技术中，计算机视觉作为一项关键技术，正逐步展现出其在复杂环境下的卓越表现，面对诸如强光、阴影、天气变化等复杂环境因素，如何提升计算机视觉在无人机导航中的鲁棒性和准确性，仍是一个亟待解决的问题。

强光和阴影的交替出现会严重影响图像的清晰度和对比度，导致特征提取和目标识别的难度增加，为克服这一挑战，可引入基于深度学习的动态曝光控制算法，该算法能根据环境光线的变化自动调整相机的曝光参数，从而保持图像的稳定性和清晰度。

恶劣天气如雾、雨、雪等会降低图像的能见度和质量，进而影响计算机视觉的识别效果，对此，可利用图像去雾、去噪等预处理技术，以及结合多模态传感器（如激光雷达）的数据融合技术，来提高在复杂天气条件下的导航精度。

随着无人机应用场景的日益多样化，对计算机视觉算法的实时性和计算效率也提出了更高要求，优化算法结构、采用更高效的硬件平台（如FPGA、ASIC）等措施也是未来研究的重要方向。

计算机视觉在无人机导航中的挑战虽多，但通过技术创新和跨学科融合，其应用前景依然广阔。