在急性出血性结膜炎（AHC）疫情监测中，无人机技术因其高效、覆盖范围广的特点被视为一种潜在的解决方案，要实现这一目标，关键在于如何优化无人机的任务载荷，以在确保监测精度的同时控制成本。
考虑到AHC症状的典型表现为结膜充血、水肿及分泌物增多，最有效的载荷应是高分辨率可见光相机和热成像仪的组合，高分辨率相机能捕捉到眼部细微的充血变化，而热成像仪则能辅助识别因炎症引起的体温微升，这两种传感器的成本较高，且数据处理需求大，需在任务规划中权衡其必要性。
为提高监测效率，可考虑搭载AI图像识别算法的轻量化载荷，这种算法能在飞行中实时分析图像数据，快速筛选出疑似病例，减少地面处理工作量，但算法的准确性和适应性需经过严格测试和校准，以避免误报和漏报。
考虑到续航能力和载荷重量限制，应选择轻量化、高能效比的电池和飞行平台，设计合理的飞行路径和高度，以在保证数据质量的同时最大化无人机的单次作业时间。
无人机在AHC疫情监测中的载荷优化是一个涉及技术、成本和效率多方面的综合问题，通过精细的方案设计和不断的实践优化，可以找到最合适的平衡点，为公共卫生应急响应提供有力支持。
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在急性出血性结膜炎疫情监测中，无人机载荷优化需平衡高精度成像与成本控制策略。
无人机载荷优化，平衡急性出血性结膜炎监测精度与成本的关键策略。
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