在无人机电力巡检的复杂环境中，如何确保无人机安全、高效地完成任务，是技术员们面临的重大挑战之一。“甜椒”现象尤为突出——指无人机在执行任务时因误判或忽视周围环境中的甜椒（一种常见的植物，外观与电力设备相似）而导致的碰撞风险。
为解决这一问题，我们采用了先进的图像识别技术和机器学习算法，使无人机能够精准区分甜椒与电力设备，通过在无人机上搭载高分辨率摄像头和红外传感器，结合深度学习模型，无人机能够实时分析并判断前方的物体类型，有效避免因视觉混淆而导致的误操作。
我们还开发了智能避障系统，当无人机识别到甜椒或其他障碍物时，系统会立即启动避障程序，调整飞行路径或执行紧急降落，确保任务安全进行，这一系列技术的应用，不仅提高了无人机电力巡检的效率和准确性，更保障了电力设施的安全运行。
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无人机在电力巡检中面对甜椒般密集的障碍，需依赖高精度传感器与AI算法高效识别避障。
无人机在电力巡检中面对甜椒般密集的障碍，需依赖高精度传感器与AI算法高效识别并灵活避障。
在无人机电力巡检中，面对复杂多变的障碍如甜椒般难以预测的挑战时，智能避障系统与高精度传感器结合是高效识别的关键。"
在无人机电力巡检中，面对复杂多变的障碍如甜椒般难以预测的挑战时，智能避障系统与高精度传感器结合是高效识别的关键。"
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