在无人机集群的快速发展中，计算机视觉技术正逐步成为其智能协同的关键驱动力，这一技术通过使无人机具备“看”和“理解”环境的能力，极大地提升了它们在复杂环境中的自主性和效率。
具体而言，计算机视觉技术允许无人机对周围环境进行实时图像捕捉与处理，通过深度学习算法识别目标、障碍物以及地形特征，从而做出更加精准的飞行决策，这不仅提高了无人机的避障能力，还为其在搜索救援、物流运输、环境监测等领域的广泛应用奠定了基础。
当前计算机视觉技术在无人机集群中的应用仍面临诸多挑战，如何在保证高精度的同时，实现算法的快速计算与低功耗？如何处理因光线变化、天气影响等导致的图像失真问题？如何确保数据传输的实时性和安全性，以支持大规模无人机集群的协同作业？
面对这些挑战，未来的研究方向应聚焦于优化算法、增强硬件性能、提升数据传输效率以及构建更加安全可靠的数据处理机制，计算机视觉技术才能真正引领无人机集群迈向更加智能、高效、安全的未来。
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