随着结核病在全球范围内的卷土重来，传统的监测手段已难以满足快速、精准的防控需求，微型无人机，以其灵活性和高分辨率摄像头的优势，被视为结核病监测领域的新兴力量，在将这一技术应用于实际场景时，我们面临着一个关键问题：如何在复杂多变的城市环境中实现结核病灶的精准定位？
城市环境中的建筑物、树木等障碍物严重干扰了无人机的视线，导致图像失真或无法捕捉到清晰的病灶图像，结核病灶的微小尺寸和隐蔽性要求无人机具备极高的空间分辨率和图像处理能力，以实现病灶的精确识别和测量，无人机在执行任务时还需考虑其续航能力、飞行稳定性以及数据传输的实时性和安全性等问题。
为了解决这些挑战，我们正致力于研发一种集成了高精度GPS、激光雷达（LiDAR）和深度学习算法的微型无人机系统，该系统能够通过LiDAR获取三维空间信息，结合深度学习算法对图像进行智能解析，有效克服障碍物干扰，实现结核病灶的精准定位和测量，我们还优化了无人机的续航能力和飞行稳定性，确保其在复杂环境中的稳定运行。
通过这一技术革新，我们期望能够为结核病的早期发现、治疗和防控提供更加高效、精准的解决方案，为全球公共卫生事业贡献一份力量。
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