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摘要 - 带有传感器的无人飞机（UAV）是具有成本效益且强大的图像捕捉工具。政府，工业家，工人和研究人员在各个领域中广泛部署无人机来监视，映射和管理任务，以自动化运营，优化生产并降低成本。但是，由于处理问题，平台限制，几何形状和天气效果，捕获的图像可能具有模糊和嘈杂的影响，需要图像处理和分析。为了利用与图像处理技术集成的无人机的重要性，应用了人工智能（AI）技术，从而增强了它们的能力。这项工作努力对无人机的最新应用进行全面审查，重点是图像处理技术，高级机器学习（ML）算法和深度学习（DL）模型。从这个角度来看，介绍了无人机创新的元素限制。划定了数据收集，预处理和处理步骤以及ML算法的分类法的基本程序。探索了基于图像处理的无人机的应用，用于农业，环境，遥感和映射以及监视和执法应用程序。潜在的途径和实施方法的某些局限性。发现使用ML和DL模型验证了图像处理技术的实现，从而导致可靠，快速的结果，效率和自动化，最终促进无人机应用程序。这些结果有助于现有文献，并显着影响科学界。
无人机的最新应用程序概述...
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