JavaScriptAI大前端算法
WebGIS + 无人机 + AI：下一代智能巡检系统
探讨了 WebGIS、无人机与 AI 技术融合构建智能巡检系统的方案。介绍了系统分层架构（前端 Cesium/Three.js，中台 AI 推理，存储 PostGIS），涵盖无人机数据接入（RTMP/WebRTC）及 AI 能力（裂缝识别、火点检测）。分析了坐标系转换、海量数据渲染等工程难点，并列举了电力、工地、农业等应用场景及未来趋势。
探讨了 WebGIS、无人机与 AI 技术融合构建智能巡检系统的方案。介绍了系统分层架构（前端 Cesium/Three.js，中台 AI 推理，存储 PostGIS），涵盖无人机数据接入（RTMP/WebRTC）及 AI 能力（裂缝识别、火点检测）。分析了坐标系转换、海量数据渲染等工程难点，并列举了电力、工地、农业等应用场景及未来趋势。
WebGIS 遇上无人机，再叠加 AI 能力，巡检不再只是'看画面'，而是变成'智能决策系统'。
在传统巡检场景中：
问题：
而结合：
我们可以构建：
一个真正的'空天地一体化智能巡检系统'
text
┌──────────────────────────────┐
│ 前端可视化层 │
│ Cesium + Three.js + WebGL │
└──────────────┬───────────────┘
│
┌──────────────▼───────────────┐
│ 业务中台层 │
│ AI 推理 / 数据处理 / 轨迹规划 │
└──────────────┬───────────────┘
│
┌──────────────▼───────────────┐
│ 数据存储层 │
│ PostGIS / MinIO / Redis │
└──────────────┬───────────────┘
│
┌──────────────▼───────────────┐
│ 无人机设备层 │
│ DJI SDK / MAVLink / RTMP 流 │
└──────────────────────────────┘
推荐使用：
示例：加载无人机轨迹
viewer.entities.add({ polyline: { positions: Cesium.Cartesian3.fromDegreesArrayHeights([...]), width: 4, material: Cesium.Color.CYAN } });
例如：
主流设备：
无人机可提供：
| 数据类型 | 说明 |
|---|---|
| GPS 坐标 | 实时位置 |
| 姿态数据 | pitch/roll/yaw |
| 视频流 | RTMP / WebRTC |
| 图片 | AI 识别输入 |
架构推荐：
无人机 → RTMP 服务器 → WebRTC 转码 → 前端播放
常见技术：
核心思路：
AI 不是单独存在，而是嵌入 WebGIS 体系
目标检测：
语义分割：
大模型结合：
当 AI 识别到异常：
WGS84 ↔ WebMercator
无人机 GPS ↔ Cesium 世界坐标
流程：
结合：
实现真正：
城市级智能空巡系统
未来方向：
WebGIS + 无人机 + AI 的融合，不只是一个技术叠加，而是一个从'数据可视化'升级到'空间智能决策系统'的进步。
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