在无人机激光测绘领域，计算机视觉技术正逐步成为提升测绘精度与效率的关键，一个专业问题在于：如何通过深度学习算法和计算机视觉技术，有效融合无人机搭载的激光扫描仪与高清相机数据，以实现更精准的三维建模和地表特征识别？
回答这一问题，需从两方面着手：一是利用计算机视觉技术对激光点云数据进行预处理，通过图像分割、特征提取等手段，去除噪声点、填补空洞，增强点云数据的连续性和完整性；二是结合深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），对无人机高清相机拍摄的地面图像进行特征学习与识别，将图像信息与激光点云数据相融合，提高对复杂地表特征（如植被覆盖区、人工构造物）的识别精度。
实时数据处理与传输也是关键，通过边缘计算和云计算技术，实现无人机在飞行过程中的数据即时处理与传输，可大幅提高测绘作业的效率与响应速度，计算机视觉与深度学习技术的融合应用，为无人机激光测绘带来了前所未有的机遇与挑战，其发展潜力不可小觑。
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通过计算机视觉技术，可精准识别与处理无人机激光测绘数据中的细节差异和误差源。
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