在新冠疫情的持续影响下，口罩成为了人们日常生活的必需品，大规模人群佩戴口罩的场景给无人机集群的智能识别与追踪带来了新的挑战，传统上，无人机集群通过视觉识别技术来追踪目标，但口罩的普遍使用导致人脸特征模糊，使得无人机的识别精度大幅下降。
为了应对这一挑战，我们提出了基于深度学习的多模态融合技术，该技术结合了视觉、红外和声音等多种传感器数据，即使在佩戴口罩的情况下，也能有效识别和追踪个体，通过训练模型，无人机能够学习到“口罩下的人脸”特征，从而在保持高精度的同时，有效应对疫情期间的特殊需求，我们还开发了基于AI的智能调度系统，确保在人群密集区域，无人机集群能够高效、安全地执行任务，如物资配送、环境监测等。
这一技术的创新不仅为疫情防控提供了有力支持，也为未来无人机在复杂环境下的应用开辟了新的方向。
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口罩时代，无人机集群通过精准定位与智能调度高效助力防疫部署。
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