无人机AI智慧巡检系统
利用无人机搭配AI算法，充分发挥其体积小、重量轻、操作简单、机动性强等技术特点，同样可以很好地满足户外区域的安全巡视需求，能够将传统的以地面作业为主的安全巡视扩展至立体空间，在人员、车辆无法到达的区域，实现快速、高效的安全巡视部署与作业。
• 随时起飞采集数据，快速抵达现场；
• 预定航线、自动巡检
• 空中巡检，多角度无死角巡检
• 采用空中作业方法，不要地面区域改变生产状态
• 无人化巡检，从源头避免巡检过程中安全事故
• 基于机器视觉技术，判断精准客观
• 智能化记录，自动生成巡检报告
技术优势+行业需求
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技术优势 合肥耀安科技有限公司在深度学习、机器视觉方面拥有强大的技术优势，公司拥有强大AI算法研发团队，在“AI+安全生产”领域拥有丰富的项目经验和技术积淀。 |
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行业需求 随着企业对安全生产的重视和监管力度的加强，智能巡检解决方案在多个行业的需求日益增长，无人化巡检成为提高安全生产监管效率和质量的新路径。 |
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政策导向 近年来国家大力鼓励支持低空经济，探索“工业互联网+安全生产”深度融合新应用场景。 |
系统组成
AI推理分析系统
基于机器视觉及深度学习技术，定制化开发隐患识别及缺陷检测模型，对无人机回传的图像、视频精准分析检测。
无人机系统
基于高性能无人机，配备红外+可见光高清摄像设备、定位模块、数据传输模块等，配置智能化机巢，实现精准定位、航线规划、自动充电等功能。
巡检智能管理系统
创建巡检飞行任务，设置巡检点规划巡检路径、实时查看飞行状态及实时视频画面，支持告警分级推送、巡检报告自动生成、大屏可视化展示，支持PC端、手机端应用。
总体架构
主要功能
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巡检计划 GIS建模，自动执行巡检计划，自动充电、智能避障 |
实时监控 查看设备状态、任务状态及飞行航线
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AI识别 AI智能识别违章隐患、设备缺陷、异常状态
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报告生成 基于AI分析结果，自动生成巡检报告
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隐患定位 基于GIS信息及视觉技术，精准定位隐患
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可视化数据分析 多维度数据分析、趋势研判、可视化展示
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无人机巡检业务流程
设定无人机巡检航线
建立巡检时间、飞行模式
设计无人机任务内容，如拍照片、测温、喊话等
接收任务指令信息
智能判断飞行环境是否可行
执行任务，按照航线内容工作，采集数据，反馈信息
接收无人机实时视频数据
实时视频分析处理
数据处理中心
处理结果展示，下发等
自动生成巡检报告
任务设定
任务执行
数据分析/展示
巡检模式
关键技术—基于AI视觉技术的智能分析
图像预处理
对无人机回传的视频进行图像预处理，包括降噪锐化、对比度调整等，以提高图像的质量和识别率。
异常数据集及多模态识别
无人机场景航拍据+开源数据无人机视角迁移学习，形成海量异常样本库;可见光+红外融合算法，实现精细化缺陷检测
深度学习算法
采用深度学习算法，通过大量数据训练出专门的违章行为识别和隐患分析模型，实现对无人机回传视频的实时分析。
应用行业及典型应用场景
建筑施工、轨道交通、发电巡检、油气运输、厂区安防
1、复杂地形
在复杂地形地区，传统的人工巡检方式往往难以覆盖全部区域，容易造成监管盲区。而无人机智能巡检解决方案可以通过无人机搭载的高清摄像头，对复杂地形进行全方位无死角的实时监控和智能分析。
2、高空作业
在高空作业场景中，人员监管能效不足的问题尤为突出，而无人机智能巡检解决方案可以通过无人机搭载高清摄像设备，对高空作业进行实时监控和智能分析，确保作业过程的顺利进行。
3、野外作业
在野外作业场景中，人员监管能效不足的问题较为突出，而无人机智能巡检解决方案可以通过无人机搭载高清摄像设备，对野外作业进行实时监控和智能分析，保障作业过程的顺利进行。
4、典型应用场景：安全生产监管
