以AI+无人机智能巡检，创新驱动数字化治理发展

　　一、总体介绍

　　(一)背景介绍

　　2024年7月，省政府发布了《关于高水平建设民航强省 打造低空经济发展高地的若干意见》，促进低空经济，如无人机物流、城市空中交通等新业态的发展。杭州随后推出《杭州市低空经济高质量发展实施方案(2024-2027)》，加强低空经济产业基础设施建设，萧山区成为这一进程的关键区域。杭州追形视频科技有限公司的AI+无人机智能巡检解决方案，助力萧山区树立低空经济发展典范。

　　(二)应用领域

　　方案研究多模态大模型自学习技术在无人机突发事件智能决策中的应用，包括设计基于无人机的多模态传感器感知，开发高效的数据预处理和融合算法，研究基于多模态数据的环境感知、目标检测与跟踪以及智能决策支持技术，提升无人机在突发事件如交通事故现场勘测、自然灾害现场巡查、战时战场侦察等场景中的应用。

　　(三)痛难点问题

　　1.监控盲区：当前社会监控体系在地形复杂区域，存在大量盲点，影响管理者快速获取信息，延缓决策速度，增加应急响应成本。

　　2.传统设备局限：传统监控设备因固定安装位置和有限技术，仅能覆盖小范围，缺乏智能化处理能力，无法实时分析预警风险，削弱监控效能。

　　3.人工管理低效：依赖人工安全管理常遇人力资源分配不当、技能水平不一等问题，降低效率与质量。问题处理流程常因沟通不良、责任不清而中断，形成管理“断层”，即便发现隐患或违规，也可能因后续跟进不足未得解决，增加安全风险。

　　二、应用实施及实战成效

　　(一)大型活动安保场景

　　1.场景概述

　　在大型活动期间，通过多模态数据大模型的无人机视觉智能分析系统，有效处理人群密集和快速移动场景下的计数问题，及时预警高峰时段和超负荷区域，直观展现区域人流状况。

　　提供区域累计人数统计，确保全面覆盖无遗漏

　　(2)极速响应：秒级更新监控画面中的瞬时人数，保证信息即时准确。

　　(3)趋势洞察：提供区域内一段时间的总人数数据，生成变化趋势图，直观展示人群流动规律。

　　(4)精准识别及去重算法

　　2.实战成效

　　2024年大会展中心CP30展会期间，该方案实现24小时人员流动监测，提供精准人流密度数据，减少70%警力需求，平均每场活动节省30万元人力成本。

　　(二)消防应急场景

　　1.场景概述

　　旨在提升消防安全管理水平，适用于消防火灾战时救援和日常消防隐患巡检两大场景。通过无人机的高效巡检，及时发现并预防潜在火灾隐患，确保消防通道畅通无阻，同时在紧急情况下提供关键情报支持，加速救援行动的展开。

　　2.技术路径

　　通过高清摄像头和热成像仪实时采集视频数据，利用多模态数据大模型进行实时处理、识别和计数人群，监测异常行为，并通过专用网络实时传输数据至指挥中心，确保数据的安全性和稳定性。

　　3.技术优势

　　全面覆盖：单一监控画面中实时准确计算人数;多个摄像头同时工作。

　　1.场景概述

　　旨在提升消防安全管理水平，适用于消防火灾战时救援和日常消防隐患巡检两大场景。通过无人机的高效巡检，及时发现并预防潜在火灾隐患，确保消防通道畅通无阻，同时在紧急情况下提供关键情报支持，加速救援行动的展开。

　　2.技术路径

　　采用无人机搭载高清摄像头与热成像仪，结合智能视觉算法，实现对烟雾、火焰等火灾迹象和消防通道的精准识别。无人机能够按照预设路线自主飞行，覆盖难以到达的关键区域，并将采集到的数据实时回传至中央管理平台。在此过程中，通过云计算与边缘计算的深度融合，无人机边缘端利用轻量化模型进行初步的数据处理与目标识别，确保低延时下的快速响应;而云端则依托强大的计算能力和丰富的数据资源，运用深度学习等高级算法对火灾现场进行全面分析，评估火势发展趋势，预测可能的蔓延路径，从而为指挥中心提供最优的灭火部署建议。

　　3.技术优势

　　(1)快速响应与精准定位：无人机的灵活性与边缘计算即时处理结合，快速完成疑似火源的初步判断。

　　(2)智能决策支持：利用云端大规模数据处理和高级算法，提供准确的火场态势分析，辅助救援人员制定科学救援策略。

　　(3)资源优化配置：云边协同作业，发挥边缘设备前端数据采集与初步处理的速度优势，实现资源的有效整合与分配。

　　4.实战成效

　　协助萧山区政府建立多部门协作机制，依托追形科技“神行低空巡检应用平台”，借助萧山公安分局的无人机机巢基础设施，自动巡检消防隐患，并将预警信息推送给萧山区消防救援大队的“消防车道治理一件事平台”，自主派发数据至萧山区社会治理中心的“红领通平台”，社会治理中心工作人员实时追踪事件详情，审核后下发到网格员最终完成处置闭环。通过无人机的高效巡检，及时发现并预防潜在火灾隐患，确保消防通道畅通无阻，同时在紧急情况下提供关键情报支持，加速救援行动的展开。

　　实现30分钟内覆盖25平方公里，效率是传统方式的3倍。突发火灾时，无人机比消防车提前15分钟到达，精确定位火源，节省30%的响应时间，减少火灾损失，保障居民安全。此外，无人机巡检每年节省约30万元人力成本，提升经济效益。

　　三、商业模式及经济社会效益

　　(一)商业模式

　　追形科技通过提供该方案，与政府、景区、企业等合作，采用租赁、服务外包、技术授权等多种商业模式，实现互利共赢。

　　(二)经济社会效益

　　1.成本节约

　　相比传统人工巡检，无人机巡检每年可节省约30万元人力成本，每月减少200小时巡检时间，全年节省约2400小时工时，相当于120个工作日的人力资源。

　　2.安全性提升

　　在交通事故、自然灾害等突发事件中，无人机能够迅速到达现场，进行勘测和评估，提供及时、准确的信息，提高救援效率。异常事件发现识别率提高50%，减少人员伤亡和财产损失。

　　四、关键技术创新点

　　(一)多模态数据的有效融合

　　全面感知：集成视觉、声学、红外等传感器数据，实现全方位、多层次环境感知。

　　智能整合：使用先进数据融合算法，将多模态数据结合。

　　相比单一模态，多模态数据提供更丰富、准确的环境信息，有助于无人机做出合理决策。某一模态失效时，其他模态仍能提供有效补充，确保系统稳定运行。

　　(二)强泛化能力的多模态大模型构建与优化

　　通用性强：设计的多模态大模型泛化能力强，适用于环境监测、应急救援等多种任务。

　　自训练机制：通过自监督学习和迁移学习，不断优化模型性能，适应更多应用场景。

　　快速适应新任务需求，减少重新训练时间和成本。数据积累和反馈收集使模型性能不断提升，保持长期竞争力。

　　(三)高精度环境感知与目标检测

　　高精度识别：在复杂环境中实现高精度目标识别和分类，快速定位自然灾害现场的被困人员。

　　实时处理：利用高效算法和强大计算能力，实现环境实时感知和目标快速检测。

　　紧急情况下及时发现和处理问题，提高救援效率。极端环境下保持高识别精度，确保任务成功率。

　　(四)自学习和自适应机制

　　智能适应：设计自学习和自适应机制，使无人机根据环境变化和任务需求自动调整行为策略。

　　动态优化：通过实时数据分析和反馈，优化飞行路径和任务执行流程，提高整体效能。

　　减少人工干预，提高无人机自主作业能力。应对各种突发情况，扩展无人机应用范围和场景。

　　(五)行业扩展优势

　　广泛应用前景：该解决方案不仅适用于景区和城市管理，还可应用于农业、林业、环保、交通等多个领域，具有广阔的应用前景。

　　无人机安全性：通过智能调度系统和算法优化，无人机能智能规划最优飞行路径，避开障碍物，确保飞行安全。

　　附加值提升：该方案通过“人工智能+算法+大数据”深度融合，形成高质量无人机行业数据集，推动无人机行业的标准化和规范化，促进产业发展。