无人机低空智能巡飞巡检平台架构与核心能力解析
无人机低空智能巡飞巡检平台集成了无人机技术、AI 算法、5G/6G 通信、GIS 地理信息系统与物联网，通过'空天地一体化'协同作业，实现对 500 米以下低空空域目标的无人化、自动化管理。该方案为能源、交通、市政、安防等领域提供高效、安全的巡检服务。
一、核心架构：端 - 边 - 云协同体系
平台采用'终端执行 - 边缘计算 - 云端管控'的全栈架构，构建低空智能服务闭环：
终端层：包含工业级无人机（多旋翼/固定翼/复合翼）、智能机场（换电/充电）及多功能挂载设备（高清/热成像/多光谱相机、气体检测仪、激光雷达等），负责数据采集与任务执行。
边缘层：部署智能飞算终端与边缘网关，集成 AI 识别算法。实现实时数据处理、目标识别与飞行控制，降低延迟至毫秒级，减少带宽消耗，保障弱网环境下的作业连续性。
云端层：由调度管理平台、数据中心及业务系统组成，提供任务规划、集群调度、空域管理、AI 分析、数据存储与可视化展示，形成'飞行审批 - 实时调度 - 动态监控 - 数据分析 - 报告生成'全流程闭环。
二、核心技术能力
1. 自主飞行与导航技术
- 多源融合定位：结合北斗/GPS（户外精度 1 米）、视觉 SLAM（室内/峡谷无信号时精度 0.5 米）及惯性导航（信号丢失短时续航 30 秒），实现全场景无死角定位。
- 智能避障系统：利用激光雷达与双目视觉融合构建三维路径规划，支持 5cm 贴壁飞行，经过大量碰撞测试验证稳定性。
- 集群协同调度：分布式调度算法支持多品牌无人机混合编队，动态任务分配提升协同效率，适配'全域监测 + 多场景处置'需求。
2. AI 智能分析引擎
- 场景化算法模型：内置多个行业专用算法，如电力场景识别导线断股、绝缘子破损；农林场景检测病虫害；基建场景定位桥梁裂缝。
- 实时目标检测：基于 YOLO、ResNet 等深度学习模型，精准识别烟火、违规施工、交通违章等目标，支持智能跟踪与告警。
- 三维重建与数据融合：点云建模实现线路数字化存档，多光谱成像识别设备过热、电晕放电等隐患。
3. 低空空域管理能力
- 地理围栏与空域申请：自动标注禁飞区/限高区，对接 UOM 系统实现空域申请自动化，符合相关政策要求。
