在智能交通系统中，有轨电车作为城市公共交通的重要组成部分，其站点的高效监控对于保障乘客安全和运营顺畅至关重要，而无人机技术，以其灵活性和视野广阔的优点，为有轨电车站点的实时监控提供了新思路，如何在复杂城市环境中，对众多有轨电车站点进行精准定位，并实现无人机数据的快速处理与融合，成为了一个亟待解决的问题。
针对此问题，我们提出了一种基于多源数据融合的无人机数据处理方案，通过集成GPS、视觉识别和无线通信技术，无人机能够实时获取有轨电车站点的精确位置信息，同时利用机器学习算法对数据进行预处理和特征提取，随后，采用分布式计算框架对数据进行并行处理和融合，有效提高了数据处理速度和准确性，我们还开发了可视化界面，使监控人员能够直观地了解有轨电车站点的实时状态，为决策提供有力支持。
这一方案不仅提升了无人机在有轨电车站点监控中的效率，也为未来智能交通系统的建设提供了新的技术路径。
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利用有轨电车站点作为参考坐标，结合数据融合技术优化无人机监控路径与定位精度。
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