环境监测中常见的无人机数据类型包括多光谱图像、热红外图像、激光雷达点云等。这些数据通过人工智能算法处理后，可用于植被覆盖分析、水体污染监测、大气质量评估等场景。通过搭载多种传感器，无人机能够高效获取高分辨率的地理、气象和生态数据。人工智能技术则通过深度学习、计算机视觉和大数据分析，从海量无人机数据中提取有价值的环境信息。可见光图像、热红外数据和激光雷达点云的结合，能够同时获取地表温度、植被高度和地

例如，处理心率数据时，CNN可以识别异常波动，注意力机制则能标记出与特定活动相关的变化。这些设备能够实时收集用户的生理数据、运动数据、环境数据等，形成海量且复杂的大数据。可穿戴设备收集的心率、血压、血氧等数据，通过深度学习模型可以预测心血管疾病的风险。总之，人工智能技术正在深刻改变智能可穿戴设备的数据处理方式，从底层数据清洗到高层决策支持，形成了完整的解决方案。随着技术的不断进步，未来的可穿戴设备