在无人机飞控体系中，计算机视觉技术正逐步成为提升飞行稳定性和自主性的关键，这一领域仍面临诸多挑战，复杂环境下的目标识别与跟踪是计算机视觉在无人机应用中的一大难题，在光照变化、遮挡、背景杂乱等情况下，如何确保无人机能准确、稳定地识别并跟踪目标，是当前亟待解决的问题。
三维空间中的深度学习模型训练与优化也是一大挑战，由于无人机在三维空间中飞行，其视觉感知的深度信息尤为重要，现有的深度学习模型在处理三维数据时往往存在过拟合、泛化能力差等问题，这限制了其在无人机飞控体系中的应用效果。
面对这些挑战，未来的研究应聚焦于开发更高效、更鲁棒的计算机视觉算法，以及更智能的决策系统，结合多传感器融合技术，如激光雷达、惯性导航等，以提升无人机在复杂环境下的飞行稳定性和自主性，这样，计算机视觉在无人机飞控体系中的应用将更加广泛，为无人机技术的进一步发展提供有力支持。
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