在无人机智能飞控系统中，精准识别并避开各种障碍物是确保飞行安全与任务成功的关键，面对如“围巾”这类轻小、飘动的障碍物，传统飞控算法往往难以准确捕捉其动态特征，导致避障效果不佳。
问题提出：如何设计一种基于视觉与动态分析的智能算法，使无人机能够实时识别并有效避开像“围巾”这样的轻小、易飘动障碍物？
解决方案：通过融合深度学习与计算机视觉技术，开发出一种“动态特征增强”的障碍物识别算法，该算法能对视频流中的“围巾”等障碍物进行实时追踪，并利用其运动轨迹的预测模型，提前调整飞行路径，确保安全距离，结合无人机自身的姿态与速度信息，进行动态调整，使避障更加灵活、精准。
此方案不仅提升了无人机在复杂环境下的自主飞行能力，还为未来更高级别的智能避障技术奠定了坚实基础。
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