在流行性乙型脑炎（乙脑）疫情的应急响应中，快速、准确地识别病患聚集区域是控制疫情扩散的关键，传统方法受制于人力、物力限制，难以实现大范围、高精度的监测，而无人机技术，以其独特的空中视角和先进的传感器设备，为乙脑疫情的应急监测提供了新的可能。
无人机在执行乙脑疫情监测任务时，面临的一大挑战是精准的病患定位，乙脑症状初期隐匿，且病患分布不均，如何利用无人机的数据采集能力，结合人工智能算法，实现病患的快速、精准识别与定位，是当前技术领域亟待解决的问题。
为应对这一挑战，我们正研发基于深度学习的无人机图像识别系统，该系统能够从无人机拍摄的高清影像中自动识别疑似病患的体征特征，并结合历史数据和地理信息系统（GIS）进行综合分析，以实现乙脑疫情的精准监测与预警，这一技术的突破，将为乙脑疫情的防控提供强有力的技术支持。
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