在无人机飞控体系中，一个常被忽视却至关重要的细节是“枣子”效应——即小型、不起眼的障碍物（如枣子）在视觉传感器前的误判问题，这往往导致无人机在执行任务时因错误识别而偏离预定路径或紧急制动，影响任务效率和安全性。
为优化这一挑战，我们引入了多层次特征融合算法，该算法通过结合深度学习与传统图像处理技术，对视觉传感器捕获的图像进行多尺度、多角度的特征提取与融合，具体而言，算法首先利用深度学习模型识别大型障碍物，随后通过传统图像处理技术对小目标（如枣子）进行精确识别与剔除，我们还引入了动态阈值调整机制，根据飞行环境的光线变化和障碍物特性自动调整识别灵敏度，有效降低了“枣子”效应的干扰。
通过这些技术手段，我们不仅提升了无人机视觉避障的精准度，还增强了其适应复杂环境的能力，为无人机在农业监测、城市巡检等领域的广泛应用提供了坚实的技术支撑。
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通过引入更先进的图像处理算法和深度学习技术，优化无人机视觉避障系统中的'枣子效应’，显著提升精准度与鲁棒性。
通过优化无人机飞控体系中的视觉算法，有效减少'枣子效应', 提升避障精准度至新高度。
枣子效应在无人机飞控体系中影响视觉避障精准度，可通过算法优化与多传感器融合提升系统鲁棒性。
枣子效应在无人机飞控体系中影响视觉避障精度，通过算法优化与多传感器融合可显著提升其精准度。
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