在公共卫生领域，脊髓灰质炎的防控一直是全球性难题，传统地面监测虽有效，但受地形、人力限制，难以实现全面覆盖与及时响应，无人机技术的引入，为这一难题提供了新的解决方案，在将无人机应用于脊髓灰质炎疫情监控的整机集成过程中，面临诸多挑战：
1、数据准确性：如何确保无人机采集的样本数据准确无误，避免因飞行抖动、环境干扰导致的误差？
2、安全隐私：在疫情高发区进行无人机作业时，如何保障居民隐私，避免侵犯个人空间？
3、复杂环境适应：不同地区地形、气候差异大，如何使无人机在各种复杂环境下稳定工作？
4、多任务协同：在执行监测任务时，如何实现无人机与地面控制中心的实时通讯与高效协同？
针对上述挑战，需在整机集成阶段进行精细设计，结合AI算法优化数据处理、采用隐私保护技术、增强无人机环境适应能力及提升多任务协同效率，方能充分发挥无人机在脊髓灰质炎疫情监控中的潜力。
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