在无人机领域，计算机视觉技术正逐步成为实现更高效、更智能自主导航的关键，一个专业问题是：如何通过优化计算机视觉算法，提高无人机在复杂环境中的障碍物识别与避障能力？
回答：提升无人机自主导航的精准度，关键在于计算机视觉算法的深度学习和优化，通过训练模型以识别并分析实时图像数据，无人机能够更准确地识别障碍物类型、距离及速度，从而做出即时且精确的避障决策，利用深度学习技术，可以增强无人机对环境变化的适应能力，如不同光照条件、天气变化等，确保在各种复杂环境中都能保持稳定的飞行性能，结合GPS、惯性导航等多源数据融合技术，可以进一步提升无人机的定位精度和路径规划能力，实现更高效、更安全的自主飞行。
计算机视觉技术的不断进步为无人机自主导航带来了新的突破口，其应用前景广阔且充满挑战。
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