传统方式对异常事件主要依靠 110 警情或民警日常巡逻发现， 效率低下，难以及时处理交通问题，影响交通秩序和安全。 低空经济为交通管理带来机遇 低空经济中警用无人机等技术的发展，为交通管理提供了 新思路。警用无人机能够迅速升空，对道路进行全方位、 无死角监控，弥补固定电子警察无法灵活移动的问题，具 有广域性与灵活性。 警用无人机反应迅速，能够实时监测和抓拍违法行为，如

之间的资源协调以及其与基站之间 的资源分配将显著增加系统调度的复杂性。 6 挑战及展望 6. 1 覆盖能力与部署复杂度的内在矛盾:从单点优 化到系统级权衡 RIS 为低空等场景网络覆盖提供了新思路。 然 而,现有研究多集中于点对点链路的理论分析,其大规 模系统级部署仍面临 3 方面挑战。 首先是覆盖广度与深度的权衡。 为补偿显著的 “基站—RIS—用户”双程路径损耗,RIS 需采用高增益

与相关部门的沟通与协调，确保在运行过程中符合国家和地区 的航空法规；  用户的反馈机制，定期收集用户意见，以不断优化服务质量。 综上所述，低空飞行服务概念的明确和逐步实现，不仅为产业 界带来了新思路，同时也为政府及相关机构的管理决策提供了必要 的数据支持，将推动整个社会向智能化、效率化的方向迈进。 2.2 低空飞行的应用领域 低空飞行的应用领域广泛而多样，涵盖了多个行业和场景，为 经济 断深化。例如：  影视影视拍摄、测绘和灾后评估等服务需求日渐增加，这些都 需要专业的低空飞行平台提供技术支持。 在城市建设与管理方面，低空飞行服务平台的建设也为城市的 智慧管理提供了新思路。通过无人机航拍等手段，城市管理部门能 够更加直观、高效地进行基础设施建设监测和交通流量分析。 为了量化市场需求现状，我们可以将主要应用领域和预期市场 规模进行一个概述，如下表所示： 应用领域

式，提升学生的演讲能力和表达能力，使其能够有效传达自己的思 想。 最后，培养学生的创新意识和创业能力也是重要目标。低空经 济的快速发展为创业提供了丰富的机遇，研究生在此过程中应积极 探索新思路、新技术。例如，可以设立创新创业课程，帮助学生掌 握商业计划书的撰写与评估、市场调研与分析等实用技能，鼓励他 们在毕业后投身于低空经济相关的创业活动中。 在人才培养过程中，可以通过以下几种方式加强学生的能力：

比发现传统滤波方法在稀疏雨纹场景中计算高效但易丢失细节，而深度学习方法在复杂雨况 下表现更优但泛化性依赖数据多样性，这一结论为后续算法设计指明了优化方向。知识蒸馏 与半监督学习的结合为去雨任务开拓了新思路。任冬伟等[105]提出 SSID-KD 双分支框架：教 师网络在标注数据集上预训练，提取高级语义特征；学生网络在大规模未标注雨图上学习， 通过特征蒸馏模块将教师网络的全局上下文传递给学生网络。其创新的蒸馏损失函数使学生 “排序”后的点特征进行处理。这种方法巧妙地解决了在无序点集上定义卷积的问题，使得模 型能够像处理图像像素一样，有效地提取点云中具有空间意义的局部特征。 4. DGCNN DGCNN [14]从图神经网络的视角为点云特征学习提供了新思路。它不依赖于固定的空间 坐标邻域，而是在特征空间中动态地构建局部图结构来捕捉点云的几何关系。其核心模块 “EdgeConv”被设计用于处理图数据，它通过聚合一个中心点自身的特征以及连接该点与其