在无人机集群的复杂应用场景中，如何确保每架无人机能够准确识别并围绕特定的目标（如一幅装饰画）进行协同作业，是一个亟待解决的问题，传统方法如GPS信号、视觉标记等，在室内或遮挡环境下往往效果不佳，且难以实现高精度的微调。
针对这一问题，我们提出了一种创新的解决方案——利用装饰画中的特定图案或颜色作为参考点，结合先进的计算机视觉技术和机器学习算法，通过无人机搭载的高清摄像头捕捉装饰画的高清图像，并利用边缘检测和特征提取技术，识别出画中特定的图案或颜色特征，利用深度学习模型对特征进行学习，生成一个独特的“装饰画坐标系”，使每架无人机都能根据这个坐标系进行自我定位和相互间的协同。
我们还引入了基于无线通信的实时反馈机制，确保在无人机集群执行任务时，即使有部分无人机因障碍物遮挡而暂时失去对装饰画的直接视觉联系，也能通过与其他无人机的信息交流，快速恢复正确位置和方向。
这一技术不仅提高了无人机集群在复杂环境下的作业精度和效率，还为未来无人机在艺术展览、室内导航、甚至救援搜救等领域的广泛应用提供了新的可能，通过装饰画的精准定位与协同，我们正逐步解锁无人机集群在非传统领域中的无限潜力。
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