在利用无人机进行电力巡检的实践中，地下停车场成为了一个不可忽视的特殊环境，这里不仅光线昏暗、空间狭小，还因结构复杂、设备密集，给无人机的精准定位和安全飞行带来了巨大挑战，如何在这一特殊环境中有效运用无人机进行电力巡检，是当前技术面临的一大难题。
针对此问题，我们采取了以下策略：优化无人机的低光环境识别技术，通过搭载高灵敏度摄像头和红外热像仪，确保在低光照条件下仍能清晰捕捉到电力设备的运行状态，开发专用的地下停车场飞行路径规划算法，结合实时三维建模技术，使无人机能在复杂环境中自主规划最优飞行路线，避免碰撞风险，我们还引入了增强现实（AR）技术，为操作员提供直观的现场视角，提高决策准确性和安全性。
通过这些技术创新，我们成功解决了地下停车场电力巡检的“隐形挑战”，不仅提高了巡检效率，还显著降低了人工成本和安全风险，为电力设施的稳定运行提供了有力保障。
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地下停车场环境复杂，无人机电力巡检面临信号干扰与定位难题，采用高精度GPS和智能避障技术有效应对挑战。
地下停车场环境复杂，无人机电力巡检面临信号干扰、光线不足等隐形挑战，通过AI导航与高清夜视技术可有效应对。
地下停车场环境复杂，无人机电力巡检面临信号盲区与光线不足的隐形挑战，通过AI导航增强、红外热成像技术可有效应对。
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