在非洲广袤的草原上，无人机正成为野生动物保护的新利器，当无人机执行任务时，如何确保它们不会误闯象群区域，成为了一个亟待解决的难题。
问题提出：
在复杂的自然环境中，如何使无人机智能飞控系统能够识别并避开象群，同时保持高精度的飞行控制？特别是在象群数量众多、分布密集的地区，如何避免因误判或误操作导致无人机与象群发生碰撞？
回答：
针对这一问题，我们采用了一种基于深度学习的目标检测与识别技术，通过在无人机上搭载高分辨率摄像头和先进的图像处理算法，无人机能够实时捕捉并分析周围环境中的图像信息，利用深度学习模型，无人机可以自动识别出象群的存在，并迅速调整飞行路径以避开，我们还引入了“象群行为模式”数据库，通过分析历史数据和实时数据，预测象群的移动趋势和可能出现的区域，进一步提高了避障的准确性和效率。
通过这些技术手段，我们不仅为无人机在野生动物保护领域的应用提供了安全保障，也为未来智能飞控系统的发展指明了方向。
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