原创 ~ 2025-09-18 19:14 北京
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无人机巡检系统是一种融合无人机技术、传感器技术、物联网及人工智能的智能化检测解决方案，依托多模态AI大模型与边云协同技术，解析不固定角度和高空俯拍视频，针对交通事件、道路、桥梁和边坡巡检等场景，通过构建预训练模型，最终形成了无人机智能巡检平台，实现核心场景高效感知处置、全域一体自动化智能巡检。
无人机智能巡检平台介绍 无人机巡检系统用于替代传统人工巡检，实现对高危、复杂或大面积区域的高效、精准监测，为城市基础设施检查、安防监控，以及能源行业的电力、石油、光伏等设施巡检，提供高效、精准且智能的服务。通过自动化巡检、智能数据分析，有效提升巡检效率，降低人力成本，助力各领域实现智能化运维管理。
多维度监控能力
视频流实时监控：支持RTMP/RTSP协议接入无人机摄像头，多窗口分屏显示。
无人机状态监控：实时获取电池电量、飞行高度、GPS定位、信号强度等数据。
不安全行为识别（如闯入禁飞区、超速飞行、碰撞预警）
设备异常检测（如太阳能板破损、输电线路异物悬挂）
权限管理系统：基于RBAC模型的角色权限控制，支持多级部门管理。
智能化预警机制
实时告警推送（Web/APP/短信/邮件）
告警事件回溯与数据分析报告生成
自定义预警规则（如区域电子围栏、飞行参数阈值）
数据安全与合规
私有化部署：支持内网环境部署，数据本地化存储
加密传输：视频流与控制指令采用AES-256加密
审计日志：完整记录操作行为与系统事件
无人机智能巡检平台架构
多模态大模型，看得更准：多模态大模型可精准破解无人机交通感知“数据荒、算力散、响应慢”等难题。该方案深度融合视频、图像等数据，结合小样本学习、大模型泛化能力攻克视觉长尾难问题，降低采集成本，重构感知能力边界；搭载动态抗干扰算法，保障无人机采集数据的高可用性，保障雨雾天气巡查稳定，显著增强交通事件识别与日常巡查效能。此外，统一智能化架构还能实现模型自优化和零维护升级，提高无人机应用场景迭代效率。 边云协同，检得更快：通过引入边端无人机巢一体化边缘计算单元，结合无人机、云端大模型一体机部署低空CV多模态大模型，构建“感知-分析-决策”一体化巡检体系，通过执行巡检任务、边缘模型预处理、大模型深度分析、智能判断，实现巡检飞行任务的自动化闭环，全面覆盖10余类交通事件和30余类巡检病害场景，并实现传统地面视角的盲区限制突破和全天候自动化飞行。 地空一体，飞得更稳：融合时空信息实现精准表达，构建低空飞行监管“一张图”，支持无人机、飞行汽车企业地空一体化导航，可提供禁飞禁行区域标注、实时路径规划、航路管理、交通管控与飞行导航等功能，覆盖从地面到空中的全链路地图与导航需求。 无人机智能巡检平台部署 前端：Vue3 + Element Plus 基于若依框架基础 后端：Spring Boot + MyBatis-Plus 支持多数据源 AI引擎： 目标检测：YOLOv8/PP-PicoDet 轻量化模型 行为分析：基于Transformer的时序动作识别 无人机协议支持：DJI SDK、Mavlink、自定义TCP/UDP控制协议 插件化算法接入：支持Python/C++算法模块热插拔 开放API接口：与第三方系统（如ERP、安防平台）无缝对接 无人机智能巡检应用 高压输电线路巡检 城市综合治理 高速公路巡检 无人机高速公路巡检利用无人机搭载高清摄像头、红外热成像仪等设备，通过飞行对高速公路进行优秀的巡查，主要包括： 河道林区执法巡逻 无人机巡检护航林区管理有如下优势： 便携性高，机动性强，可大范围林区巡逻，提升有效巡护面积； 高空视角观测，减少人工巡检；消除险要区域观测盲区，保障人身安全； 高效精准拍摄关键区域，快速获取影像图，分析森林遭受破坏的地点、面积、程度，及时取证。路面损坏检测：通过高清摄像头，实时监测路面裂缝、坑洞等损坏情况，及时发现并处理问题。桥梁和隧道检测：无人机可以对桥梁和隧道进行高空巡检，检查结构是否存在安全隐患，如锈蚀、变形等。交通设施检查：对交通标志、信号灯、护栏等设施进行定期巡检，确保其正常运作。高速环境监测：无人机还可以监测高速公路周边的环境状况，如水体污染、植被覆盖情况等，为生态保护提供数据支持。
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