无人机视觉方案

实验项目概述
技术验证
成功完成无人机图像离线分析系统验证
效能对比
建立三种AI视觉部署模式的完整评估框架
场景适配
针对海上/森林等复杂环境优化图像识别算法
技术实现路径

已验证方案(离线模式):

验证算法:
森林火焰探测、船只识别、求救信号

关键参数:

处理延迟:约15分钟/架次(含数据传输时间)
识别准确率(测试数据):
· 船只识别:89.2%(测试集)
· 求救信号识别:76.5%
· 森林火点识别:92.1%

 

在研方案对比
部署模式 优势 挑战 当前进展

离线分析

系统稳定/计算资源充足

响应延迟高

已部署测试基站

实时传输

准实时预警

依赖网络质量

实验室模拟成功

机载计算

即时响应

续航下降约40%

供应链适配中

阶段性技术成果
图像处理突破
开发抗干扰算法
  • 波浪反射光过滤(海上场景)
  • 树叶晃动抑制(森林场景)
建立专用数据集
  • 包含12,000+标注图像
  • 覆盖不同光照/天气条件
后续研发方向
实时模式优化
开发流式处理算法(降低带宽需求30%),
测试低轨卫星通信链路
机载方案攻关
联合无人机厂商开发:
专用轻量化计算模组(目标<150g),
功耗优化固件
合作邀约
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