WebGIS、无人机与 AI 融合：构建下一代智能巡检系统

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'。

为什么 WebGIS + 无人机 + AI 是趋势？

在传统巡检场景中，无论是电力的人工拍照、工地的记录，还是农业的经验判断，都存在数据无法实时分析、缺乏空间关联、没有智能预警能力的问题。

结合 WebGIS（三维可视化）、无人机（数据采集）与 AI（智能识别与分析），我们可以构建一个真正的'空天地一体化智能巡检系统'。

整体技术架构设计

1. 系统分层架构

┌──────────────────────────────┐
│ 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 │
└──────────────────────────────┘

WebGIS 三维可视化核心

推荐使用 CesiumJS 和 Three.js。Cesium 负责地球级场景、真实地形加载、3DTiles 以及无人机轨迹展示；Three.js 则擅长粒子特效、AI 识别框高亮及动态预警效果。

例如在 Cesium 中加载无人机轨迹：

viewer.entities.add({ 
  polyline: { 
    positions: Cesium.Cartesian3.fromDegreesArrayHeights([...]), 
    width: 4, 
    material: Cesium.Color.CYAN 
  } 
});

而在 Three.js 中，若识别到裂缝可让地面闪烁，识别到火点则触发粒子火焰效果。

无人机数据接入

主流设备包括 DJI 无人机及支持 MAVLink 协议的机型。无人机主要提供 GPS 坐标、姿态数据（pitch/roll/yaw）、视频流（RTMP/WebRTC）及图片数据。

视频流处理推荐架构为：无人机 → RTMP 服务器 → WebRTC 转码 → 前端播放。常用技术栈包括 SRS、FFmpeg 和 WebRTC。

AI 能力接入

核心思路是 AI 不是单独存在，而是嵌入 WebGIS 体系。它能完成裂缝识别、火点检测、违建发现、作物病害分析及人员入侵检测。

推荐模型方案如下：

• 目标检测：YOLOv8
• 语义分割：U-Net, DeepLab
• 大模型结合：OpenAI API 或本地 LLM 用于生成智能报告

当 AI 识别到异常时，流程通常是返回识别框坐标，转换成经纬度，在 Cesium 上绘制 Warning Marker，同步数据库并推送告警。