机器视觉在无人机环境感知中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 导航与障碍物避障：
机器视觉通过搭载视觉传感器和深度学习算法，使无人机能够实时感知周围环境，识别和跟踪地面障碍物、建筑物或其他飞行障碍物，从而避免碰撞并安全导航。例如，无人机在城市环境中进行快递送货时，利用视觉系统能够精确识别建筑物、电线杆等障碍物，确保飞行路径的安全性和可靠性。
2. 实时物体和人物识别：
机器视觉技术使无人机能够进行实时物体和人物识别，这有助于提升安全性。例如，企业可以使用无人机进行人员识别，从而监控进出机密设施的人员。物体识别允许智能城市管理员或企业监控车辆，简化交通监控。
3. 农业和农作物监测：
在农业领域，无人机结合机器视觉技术被广泛应用于农作物的生长监测、病虫害识别和灌溉管理等。通过高分辨率的图像采集和分析，无人机能够实时监测农田的植被状况，帮助农民精准施肥和喷药。
4. 视觉SLAM技术的应用：
视觉SLAM技术可以实现地图的重建、识别障碍物、路径规划以及提供环境感知能力。无人机通过摄像头获取环境图像，利用计算机视觉算法分析图像，构建三维地图，自主导航并精确定位自身位置。无人机还能实时感知环境的变化，并反馈给控制系统，提高安全性和稳定性。
机器视觉在无人机环境感知中的应用涵盖了导航与避障、实时物体和人物识别、农业监测以及视觉SLAM技术等多个方面，这些应用显著提升了无人机的自主性和智能化水平。
