在微型无人机的快速发展中，计算机科学扮演着至关重要的角色，一个专业问题是：如何利用先进的计算机视觉和机器学习技术，提升微型无人机的自主导航和目标识别能力？
回答这个问题，首先需要理解微型无人机在尺寸、重量和计算能力上的限制，这些限制要求我们在算法设计上更加高效、精确，通过利用轻量级的神经网络模型和高效的图像处理算法，我们可以使微型无人机在有限的计算资源下实现高精度的目标识别和自主导航。
计算机视觉技术可以帮助微型无人机进行环境感知和障碍物检测，而机器学习则能使其在复杂环境中学习并优化其飞行策略，通过训练一个针对小型目标的深度学习模型，无人机可以在低空飞行时准确识别并避开障碍物，同时对目标进行精确跟踪。
边缘计算技术的应用也至关重要，在微型无人机上部署边缘计算单元，可以实时处理传感器数据和图像信息，减少对云端的依赖，提高无人机的自主性和响应速度。
计算机科学为微型无人机的智能飞跃提供了强大的技术支持，通过不断优化算法、利用先进的技术手段，我们可以期待未来微型无人机在更多领域展现出前所未有的能力和潜力。
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