在无人机导航的浩瀚技术海洋中，计算机视觉如同一盏明灯，照亮了自主飞行的道路，这盏明灯并非没有阴影，其在实际应用中仍面临诸多挑战。
复杂环境下的鲁棒性是计算机视觉在无人机导航中的一大‘盲点’，在强光、阴影、雨雪等恶劣条件下，传统计算机视觉算法往往‘力不从心’，导致定位精度下降甚至失效，如何提升算法的抗干扰能力，使其在各种环境下都能稳定工作，是当前亟待解决的问题。
数据依赖性也是不容忽视的‘盲点’，计算机视觉依赖于大量高质量的标注数据来训练模型，而数据的获取往往耗时耗力且成本高昂，如何利用半监督或无监督学习方法，减少对标注数据的依赖，提高模型泛化能力，是未来研究的方向之一。
正是这些‘盲点’催生了新的‘明灯’，深度学习、卷积神经网络等先进技术的引入，为解决上述问题提供了可能，通过构建更加智能的算法和模型，我们可以让计算机视觉在无人机导航中发挥更大的作用，为无人机的自主飞行保驾护航。
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无人机导航中，计算机视觉既是突破的'明灯’，也是挑战重重的‘盲点’，通过算法优化与数据融合策略可有效克服。
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