在鄂州这样拥有复杂地形和城市建筑物的地区，无人机进行空中作业时，如何有效应对复杂环境中的障碍物，确保飞行安全与任务顺利执行，是当前无人机技术领域亟待解决的问题之一。
鄂州地形多变，既有开阔的湖面，也有密集的城区和高楼大厦，这为无人机的自主避障技术提出了严峻挑战，传统的避障方法多依赖于GPS信号和预先设定的飞行路线，但在复杂环境中，这些方法往往难以适应突发情况，研究一种能够实时感知周围环境、动态调整飞行路径的自主避障策略显得尤为重要。
针对此问题，我们提出了一种基于深度学习和计算机视觉的无人机自主避障系统，该系统通过无人机搭载的高清摄像头和激光雷达等传感器，实时收集周围环境信息，并利用深度学习算法进行数据处理和障碍物识别，从而做出快速、准确的避障决策，这一策略在鄂州复杂地形中的实际应用中，展现了其高效、灵活的避障能力，为无人机在更多复杂环境下的应用提供了有力支持。
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