计算机视觉在微型无人机中的应用挑战与机遇，如何突破技术瓶颈？

随着科技的飞速发展，微型无人机（MAVs）在物流、农业监测、环境监测、救援行动等领域展现出巨大潜力，计算机视觉作为一项关键技术，为MAVs提供了“眼睛”，使其能够执行复杂任务，如目标识别、追踪、避障等，在微型化与高性能之间寻找平衡点，计算机视觉技术在MAVs上的应用仍面临诸多挑战。

挑战一：计算资源限制，微型无人机受限于其体积和重量，搭载的计算机处理能力和存储空间有限，这直接影响到计算机视觉算法的复杂度与实时性，如何在有限的资源下实现高效、准确的视觉处理成为一大难题。

挑战二：环境适应性，MAVs在复杂多变的环境中作业时，如强光、阴影、雾霾等恶劣条件，计算机视觉系统的鲁棒性将受到严峻考验，如何提高算法的抗干扰能力，确保在各种环境下都能稳定工作，是亟待解决的问题。

挑战三：数据获取与处理，对于MAVs而言，实时数据采集与处理至关重要，如何在飞行过程中快速、准确地获取并分析图像信息，同时减少数据传输的延迟和能耗，是提升MAVs任务执行效率的关键。

针对上述挑战，研究者们正积极探索解决方案：通过优化算法设计，采用轻量级网络模型减少计算量；引入深度学习技术提高算法的自我学习能力与泛化能力；开发专用的硬件加速器以增强处理速度和效率；以及利用边缘计算技术减少数据传输负担等。

计算机视觉在微型无人机中的应用虽面临重重挑战，但通过技术创新与跨学科融合，其发展潜力不可小觑，随着技术的不断进步，MAVs将更加智能、灵活，为各行各业带来前所未有的变革与机遇。