在无人机进行城市或建筑群的数据采集时，常常会遇到“看不见”的角落——比如窗户紧闭的室内或被窗帘遮挡的外部空间，这些区域因缺乏直接的光线或视线而成为数据收集的“盲区”，尤其是窗帘轨道，由于其位置隐蔽且常被忽视，导致无人机在飞行过程中难以捕捉到其详细信息。
为了解决这一问题，我们可以采用以下策略：利用无人机搭载的高清摄像头进行多角度、多方位的拍摄，特别是对窗帘轨道可能存在的区域进行重点扫描，结合红外线或热成像技术，通过探测物体热量差异来识别窗帘后的空间，引入深度学习算法，对无人机收集到的图像进行智能分析，即使是在光线不足的情况下也能识别出窗帘轨道的轮廓，还可以考虑在无人机上安装小型机械臂或磁性传感器，以物理方式“推开”窗帘，从而获取更全面的数据。
通过这些方法，我们能够显著减少因窗帘轨道而产生的数据盲区，提升无人机在城市测绘、建筑监测等领域的准确性和实用性。
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