在步行街区这种高人流密度的环境中，无人机的传感装置不仅要实时监测环境，还要精准识别并避开行人，确保飞行安全，这要求我们解决两个关键问题：一是如何提高行人检测的准确性和实时性；二是如何优化无人机的避障算法，以适应复杂多变的步行街区环境。
针对第一个问题，我们可以采用基于深度学习的目标检测技术，如YOLO、Faster R-CNN等，这些技术能快速准确地识别出步行街区内的行人，结合多传感器融合技术（如激光雷达、红外传感器等），可以进一步提高对行人的感知能力。
对于第二个问题，我们可以利用强化学习算法来优化无人机的避障策略，通过模拟不同场景下的飞行情况，让无人机“学习”如何根据传感器的反馈调整飞行姿态和速度，以安全地避开行人和其他障碍物。
通过这些技术手段，我们可以为无人机在步行街区的应用提供更加安全、可靠的解决方案，为城市管理和公共服务带来新的可能。
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无人机利用视觉传感器与AI算法，在步行街区精准识别并灵活避开行人。
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