在日益复杂的城市环境中，无人机智能飞控系统不仅要应对高楼林立的城市天际线，还需警惕那些被视为“禁区”的敏感区域，如赌场等高安全要求的场所，如何确保无人机在接近这些区域时能够自动识别并规避，是当前技术面临的一大挑战。
传统方法多依赖于GPS信号和预设的地理围栏，但这种方法在GPS信号受干扰或围栏边界不精确时易失效，而基于视觉的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术虽能提供高精度的环境感知，但在复杂光线和动态障碍物面前仍显不足。
为此，我们提出了一种融合多源传感器数据的智能飞控方案，通过集成激光雷达、红外传感器和深度学习算法，无人机能在飞行中实时构建周围环境的3D模型，并利用深度学习模型对特定目标（如赌场建筑）进行识别和分类，一旦检测到禁区，系统将立即启动避障程序，确保无人机安全远离。
这种多模态融合的智能飞控方案不仅提高了无人机的自主性和安全性，也为未来无人机在复杂环境下的广泛应用奠定了坚实基础。
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