在利用无人机进行国道监控的实践中，一个常被忽视的“盲区”是隧道和桥梁下方的区域，由于这些区域通常被地形遮挡，传统的光学摄像头难以捕捉到清晰的画面，隧道内光线昏暗，对无人机的导航和避障能力也提出了更高要求。
针对这一问题，我们可以采用以下解决方案：
1、红外热成像技术：在无人机上搭载红外热成像摄像头，能够穿透黑暗和烟雾，有效识别隧道内车辆和行人的轮廓，提高监控的准确性和安全性。
2、多光谱成像技术：结合可见光、近红外和短波红外等不同波段的光谱信息，提高对复杂环境下的目标识别能力，减少因光线不足或干扰导致的误判。
3、AI智能分析：利用人工智能算法对收集到的视频数据进行实时分析，自动识别异常情况并发出警报，减少人工监控的负担和遗漏。
4、无人机自主飞行技术：通过GPS、惯性导航和视觉定位等多种定位技术的融合，实现无人机在隧道内的自主飞行和精准降落，提高监控的连续性和稳定性。
通过上述解决方案的实施，可以有效解决国道监控中的“盲区”问题，为交通安全和应急管理提供更加全面、可靠的保障。
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无人机在国道监控中虽能覆盖广阔区域，但受限于树木、桥梁等障碍物形成盲区，解决方案包括优化飞行路径规划与多角度协同监视技术。
无人机在国道监控中虽能覆盖广域，但树荫、隧道等盲区仍需结合地面摄像头与智能算法优化解决。
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