在儿科医疗领域，小儿哮喘的即时监测与干预至关重要，传统方法受限于视野和人力，难以实现全面覆盖，而无人机技术，尤其是搭载高精度传感器和AI算法的无人机，为这一难题提供了创新解决方案，在复杂多变的城市环境中，如何为执行哮喘监测任务的无人机规划最优路径，成为了一个亟待解决的问题。
城市中高楼林立、气流复杂多变，对无人机的飞行稳定性和路径规划提出了极高要求，如何确保无人机在穿越居民区时避免侵犯隐私，同时高效、准确地收集关键数据（如空气中的过敏原水平、儿童活动区域的空气质量等），是另一大挑战，小儿哮喘症状的突发性要求无人机能够快速响应，这对其路径规划的灵活性和智能性提出了更高要求。
针对上述挑战，我们提出了一种基于深度学习的动态路径规划算法，该算法能够根据实时气象数据、城市地形以及儿童哮喘发作的历史模式，为无人机生成既安全又高效的飞行路径，结合隐私保护技术，确保无人机在执行任务时不会侵犯居民隐私，通过这一技术，我们期望为小儿哮喘的即时监测与干预提供更加精准、高效、安全的解决方案。
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