文章总结： 本文推介县域低空无人机AI巡检平台，采用空地一体架构，集成60余种视频算法与三维建模技术。平台涵盖飞行管理、AI识别预警及DeepSeek大模型功能，解决基层空域监管痛点，支持多场景定制与源码交付，助力低空经济发展。
综合评分： 55
文章分类： 产品介绍,IoT安全,AI安全
源码交付，县域低空无人机 AI 巡检平台，30+视频识别算法，三维点云建模
原创
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IoT物联网技术
2025年12月27日 19:41
北京
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随着我国万亿级低空经济市场的飞速发展和逐步成熟，在国家-省-市三级低空飞行综合监管服务平台体系中，县域低空飞行服务平台作为“末梢神经”和“落地执行单元”，具有不可替代的实践价值，其核心定位是：本地低空基础资源和上级低空监管平台的承上启下。
- ### 双核底座，奠定基础：区县级低空建设也涉及 “场、站、机”和”通、导、监、气、电、地理”等物理与数字基础设施。平台建立数字孪生底座，将区域资源设施实时映射到信息系统，服务低空应用。
- ### 数据中台，智能中枢：全面收集空域状态、飞行情报、动态气象、电磁频谱、重大活动、地面障碍物等低空态势数据，做厚数据家底，进行智能化分析和动态管理，为低空飞行提供安全可靠的运行中枢。
- ### 能力解耦，场景赋能：将多场景适用的飞控、视频与感知技术封装为标准化服务接口，向千行百业开放；为政务巡检、物流运输、应急救援、文旅体验等提供空域、气象等情报服务和安全保障。
- 解决“最后一公里”问题：县域往往是低空应用场景最密集的区域（如农业植保、物流配送、电力巡检、应急救援），但管理能力薄弱。县域平台通过接入上级系统，将统一标准、审批流程、监视能力延伸至基层，破解“看得见管不了”的困境。
空地一体 1+1+N架构
空地一体 1+1+X 架构的县域低空飞行服务平台包含：1个低空数据采集模块，1个低空情报管理模块和X个拓展服务模块组成，县域统一运营的模式实现无人机“一网统管”，通过无人机方舱全覆盖，依托高空AR实景地图，构建市域“空中一张网”，建立城市治理低空联动“一网统管”新标杆。
1 个低空数据采集模块
- 多源融合： 汇聚ADS-B、5G-A、北斗等感知数据。
- 态势构建： 识别”合作／非合作”目标，生成全域态势。
- 数据协同：清洗处理环境要素，同步上传市级平台。
1 个低空情报管理模块
- 全维汇聚：整合管制区、障碍物、气象及资产信息。
- 气象补盲：联合气象部门，精准补充低空微气象数据。
- 互联共享：实现市、县两级情报信息实时互通。
X 个拓展服务模块
- 因地制宜：结合县域低空经济特色需求。
- 场景定制：开发政务巡检、物流等个性化应用。
- 服务保障：提供优质低空应用服务与运行保障。
无人机 AI 巡检解决方案
无人机AI巡检平台集成了无人机硬件、 训推一体算法平台、 DeepSeek大语言模型功能，实现GIS一张图、无人机设备管理、 航线管理、 飞行控制、 告警管理等工作流程，实时检测-告警消息-预警下发-告警处理-工单下发-报告生成。
巡检平台核心功能
管理大屏：机场分布地图、综合数据统计、飞行数据统计、设备数据统计、实时告警信息、DeepSeek实时聊天
飞行管理：一键返航、指点飞行、远程控制飞行、航线自动飞行、航线暂停及恢复、航线终止返航、云台控制
航线管理：航线在线规划及航点编辑、支持导入预规划标准航线
任务管理：立即任务、定时任务、重复任务、过程视频、媒体文件、飞行轨迹
数据管理：AI实时视频回传、AI自主智能识别、自动推送AI告警、算法模型、算法与航线绑定管理、算法自定义授权
模型管理：算法标注、外部模型接入信息、外部接口信息、外部接口转发规则、模型信息查询、视频分析
AI视频算法模型清单
算法模型训练平台，具备高度灵活性，60多种免费模型，能够针对监控目标和范围提供实时预警。AI视频算法包括：配戴安全帽、人体跌倒识别、电动车监测、大货车监测、房门关开监测、灭火器正常、地面积水、口罩识别、安全手套识别、玩手机识别、睡觉识别、吸烟监测、非机动车识别、表情识别、占 道经营识别、智能电网守卫、宠物牵绳识别、轮椅识别、婴儿车识别、交通事故识别。此外，用户还可以便捷地通过文字或图像搜索监控录像中的人脸、物体、标牌、车牌和语音对话。
视频AI算法 –城市综合治理
违章搭建识别算法，支持多源影像融合，如可见光、红外、激光雷达等，提升复杂地形识别精度，自动计算搭建面积、高度等参数，生成违规量化报告，适用于城中村、小区顶楼、工业园区周边、城乡结合部、自然保护区缓冲带。
- 基于 “历史影像比对 + 三维激光建模” 技术，通过无人机采集当前影像与季度 / 年度历史影像进行像素级比对，识别新增建筑轮廓；结合 PointPillars 点云分割算法，构建区域三维模型，排除临时堆放物、植被生长等干扰，最小可识别 10㎡的新增搭建区域，准确率达 95%。
垃圾堆积识别算法，可量化垃圾堆积体积，辅助清运车辆调度，抗天气干扰能力强，雨天、雪天识别准确率仍达 88% 以上，适用于河道岸边、拆迁空地、老旧小区角落、城乡结合部道路两侧、高速公路服务区周边、景区步道。
- 基于颜色特征（聚焦黑色、灰色、褐色等垃圾典型颜色）与纹理分析（LBP 局部二值模式），结合语义分割技术（SegNet 模型），区分生活垃圾、建筑垃圾、医疗垃圾等类型；通过背景建模与动态更新，适应居民区、河道、空地等多场景，最小可识别 0.5㎡的垃圾堆积区域。
占道经营识别算法，可区分占道经营类型，如固定外摆、流动摊贩、违规促销等，支持多目标同时检测，单帧可识别 30 个以上经营摊位，适用于农贸市场周边、步行街、学校门口、医院周边、地铁口、城乡结合部商业街。
- 基于 YOLOv8 目标检测模型，识别商铺外摆摊位、流动摊贩、经营工具等目标，通过区域划分算法（区分经营许可区与道路区域）判定是否占道；融合行为分析技术，区分固定摊位与临时路过人员，误报率控制在 3% 以下，支持商业区高峰时段动态监测。
广告设施违规识别算法，可识别违规广告类型，如擅自设置、尺寸超标、内容违规、过期未拆等，支持批量影像处理，效率高，适用于城市主干道建筑立面、楼顶、路灯杆、桥梁、公交站台、地铁口。
- 基于目标检测模型（Faster R-CNN），识别户外广告、横幅标语、灯箱等设施，通过尺寸比对（与备案尺寸对比）、位置分析（是否占用公共空间）判定是否违规；融合图像分割技术，区分合法广告与违规广告，支持建筑立面、楼顶、路灯杆、桥梁等多位置识别。
人员密集度检测算法，支持复杂背景下人员计数，抗遮挡能力强，5 秒更新一次密度热力图，实时性高，适用于演唱会、体育赛事、庙会、景区高峰时段、广场集会、展会。
- 基于密度聚类算法（DBSCAN）与目标计数技术，通过视频流实时提取人员坐标，计算区域人员密度（单位：人 /㎡），生成人员密度热力图；结合时空分析，预测人员流动趋势，当密度超过阈值（如 10 人 /㎡）自动预警，计数误差率≤5%。
人员倒地检测算法，支持部分遮挡场景识别，抗干扰能力强，可与急救系统联动，自动推送倒地人员位置与现场影像，适用于老年活动中心、城市广场、景区步道、医院园区、学校操场、地铁口。
- 基于姿态识别算法（OpenPose），提取人体关键点（头部、躯干、四肢），通过关键点位置关系与运动轨迹分析，区分正常躺卧与意外倒地；融合多帧比对技术，避免因人员弯腰、下蹲等动作误判，倒地识别响应时间≤3 秒，准确率达 93%。
*无人机AI巡检平台演示*
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