通信及 AI 图像识别的无人机智能巡检方案（对应本项目 应用 3、5） 1、方案背景 传统无人机在做多场景的环境、设备巡检时，要求人工进行无人机的飞行操作控制， 巡检数据取材也都依赖人工录像或者拍照功能，同时要求人工后期进行数据的整理、分析 和存储等，人手飞行精度低，数据采集存储数据量大，操作复杂，后期数据分析效率低， 实时性也不能完全满足生产工作需求。 随着 5G 网络与 AI 图像识 图像识别云技术发展，无人机自动规划飞行及避障技术日益完善， 将以上多种技术相结合，利用 5G 网络将无人机高清视频流实时推送 AI 云服务器，同时进 行图像数据的实时分析、存储，并对分析结果结合预设模型进行比对，将无人机巡检飞行 发现的问题进行快速的自动判断和告警，利用 5G 实现自动飞行远程控制、飞行规划、巡 检数据自动采集、自动分析、自动告警、自动记录等功能。 2、方案目标 1）运用 5G 5G 网络及地图工具实现无人机超远程控制及自动飞行规划功能 2）运用 5G 网络实现无人机的高清图像直播及图像巡检 3）利用 AI 图像识别算法完成对无人机采集的多场景数据进行分析识别输出异常问题、 4）打造多场景无人机智慧巡检运营管理平台 3、方案成果 3.1 无人机远程控制及自动规范飞行功能 3.1.1 基于 5G 网络的无人机远程飞行控制功能 通过 5G 网络及地理云服务驾驶的远

项目编号： eVTOL 低空经济低空无人机 AI 识别自动 处理图像项目蓝图 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景................ ..9 1.1.1 无人机技术的发展......................................................................12 1.1.2 AI 图像识别技术的应用.............................................................14 1.2 项目目标................ 38 2.2.1 无人机飞行控制.........................................................................40 2.2.2 AI 算法集成................................................................................42 3. 系统设计...

项目编号： 低空无人机消防部署 AI 识别项目 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................6 1.1 项目背景................................ ....................7 1.1.1 低空无人机在消防领域的应用现状..............................................9 1.1.2 AI 识别技术在消防中的潜力......................................................11 1.2 项目目标..................... 2 载荷能力.....................................................................................30 2.2 AI 识别技术要求.................................................................................32 2.2.1 图像识别精度

如何解决以上问题， 已经成 为市场规模发展的瓶颈， 电信核心能力可精准匹配市场需求 。 能力二： 监管能力 低空感知设备和监管平台维护低空秩序 能力三： 飞服能力 飞服平台和 AI 算法赋能千行百 业 能力一： 云网能力 5G 网络替代私有化链路 市场分析 - 电信核心能力助力低空经济规模化发 展 痛点 2 痛点 1 痛点 3 飞行服务 通航运输 南向飞行服务网关 - 面向接入 起降站 停机设施 充（换）电设施 货物装卸 紧急备 降 低空反制能力 安全 AI 数 据集 成 飞行运营 飞行侦测 态势感知 频谱探测解析 摄像头 RID 远程识别 5G-A 通感 雷达 ADS-B 飞控 平台 连接 平台 开放 平台 低空客运 航空摄影 末端配送 即时配送 空中游览 航空运动 信息基础设施 航线申请 空域规划 巡查 +AI 服务 消息 位置定位 2D/3D 建模 地理空间分析 多数据融合 高质量回传 流媒体 生态能力 低空监管 航空消费 公共服务 生产作业 应急救援 路政巡查 城市治理 气象探测 环保监测

片进行拍摄。实现作业自动化。 现场自动化 现场部署自动机场，实现远程控 制无人机全自动起降、更换电池， 任务作业，实现现场“无人化”。 图像分析自动化 无人机拍摄的风机叶片照片 传到后端， AI 自动识别叶片 缺陷，实现分析处理自动化。 用户在任务区部署自动机场与无人机，以实现风机巡检全流程的自动化，无需人工干预。通过 搭配此套无人机全自动巡检系统，风机巡检可以实现包含现场自动化、巡检飞行自动化和图像 远程控制平台：自动巡检系统运行中枢，调度无人机与机场，可获得无人机实时视频。 ▍ AI 缺陷分析：通过深度学习进行故障检测，自动出具风机巡检检测报告。 系统运作简图说明 自动飞行及拍摄 自动起降 2.4GHZ/ 5.8GHZ 4G/5G 光纤 / 宽 带 自动飞向风机 远程控制台 自动机场 上传照片 AI 缺陷分 析 ：该链路为无机场时传输使用 反馈分析结果 STEP1: 风力发电机停机 充 电 健康监测 AI 计 算 通信基站 -20 ℃~50 ℃ 小雨作业 8km 覆盖半径 8 公里 3min 3 分钟作业间隔，支持连续不间断飞行。 24h 支持夜间自动降落 ( 视觉降落 /RTK/ UWB) 自动机场 - 自主充 / 换电与作业 机载 AI 模块，实现自主飞行 通过核心算法，实现无人机自主巡检巡逻，实时精准定位与跟踪拍摄，并通过 AI 算法精准拍摄目标对象。

AI - Powered Low -Altitude Inspection System 全域感知，智驭低空 雄安国创中心低空智能实验室 CONTENTS 落地成效 Implementation Impact 解决方案 Technology Framework 未来展望 Future Prospects 智巡背景 Background Introduction 中心简介 大信创”时代开启 华为 海光 2025 年信创产业规模 2026 年预计规模 2035 年预计规 模 低空经济进入快速培育阶段 传统人员巡查响应周期 低空巡检提供高速响应 AI 智能终端需求多样 化 2025 年中国智能终端市场规模预 计 雄安新区低空经济产业发展的若干措施 中国民航局建立低空飞行保障三级体系 政府政策支持力度 垂直领域蕴藏新机遇 产业快速发展 种模型 场景算法 感知大模型 模型储备丰富 自研算法突破感知瓶颈 算法模型开发模块化 低空感知场景的云端大脑 “ 采、识、管、处、析、报”生命周期管理， 形成的洞察反哺优化后续巡检策略与 AI 算法， 构建智慧运维的增强闭环。 VisDrone 双千万数据基座先发优 势数据标注标准 ，评测体系完善 数据库覆盖场景多样、丰富 品类繁多但分散 缺乏统一标准和整合机制 数据孤岛现象明显

实现更加智能、高效的实时网络管控. 其核心思想是, 通过在虚拟空间构建与物理网络环境对应的数 字孪生体, 实时采集与映射低空智联网的网络拓扑、资源状态、业务需求、环境信息等; 借助大模型、 分布式 AI 等新型技术实现对网络的智能感知、预测与自适应管控; 并支持故障快速自愈, 从而保证业 务连续稳定运行与网络资源高效利用. 喻鹏等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 10 期 支持广播和单播, 但不支持组播模式和通过 PC5 的中继通信. 在 Uu 接口上则是定义了 A2X 消息通过基站与核心网之间的传输, 同样支持广播和单 播. 接下来 Release 19 将探索 6G 空口 AI 与通感一体技术. 1.3 无人机网络管控技术研究现状 以低空智联网为代表的新型通信网络的管控技术研究也是当前的研究热点. 目前通信网络面临 着异构制式和频段统一管控难, 商业和消费级用户业务需求各异 构建数字孪生驱动的低空智联网自智管 控架构, 旨在实现低空域资源的一体化智能协同管理. 2 数字孪生驱动的低空智联网自智管控架构 低空智联网的智能化内涵与自智网络的核心理念深度契合, 其本质是通过 AI 原生架构与数字孪 生技术的深度融合, 构建具备全域感知、自主决策、动态优化能力的空天地一体化网络体系. 这种智 能化演进不仅继承了自智网络 “三零三自” (零等待、零接触、零故障, 自配置、自修复、自优化)

为例，单架次作业面积可达 10-20 平方公 里（复杂地形）至 50-100 平方公里（平原），数据采集效 率较人工巡查提升 20 倍以上，且支持厘米级定位精度，为 高精度监管提供硬件基础。 2.软件智能升级 AI 识别算法在自然资源场景中深度应用，基于深 度学习模型，可自动识别耕地内水泥硬化、大棚房、矿山机 械、林木砍伐等 10 + 类疑似违法目标，识别准确率超过 95%，大幅降低人工判图成本；配合三维建模软件可在 盖不全面，仅实现 “单一无人机 + 可见光影像” 的单点应用， 红外热成像、激光雷达等载荷设备尚未配置，夜间巡查、三 维建模等功能缺失，无法满足全时段、多维度监管需求；二 是自动化程度低，影像数据处理依赖人工判读，AI 识别算 法尚未部署，单批次 500 张影像的判图耗时需 2-3 个工作日 且漏判率达 15% 以上；三是系统整合不足，无人机数据与 卫星遥感、执法监察、不动产登记等业务系统相互独立，数 据接口不兼容，形成 套起降点、数据传输网络覆盖不足，难以应对高频次、高强 度监管任务。 2.技术应用处于初级阶段：现有技术手段以 “人工 操控 + 事后分析” 为主，未形成 “智能规划 - 实时采集 - 自动 分析 - 闭环处置” 的全流程技术链条，AI 识别、三维建模、 智能预警等核心功能缺失，技术赋能监管的效能尚未释放。 3.数据资源价值未充分挖掘：数据更新不及时、 标准不统一、共享不畅通，无人机影像与卫星遥感、业务系 统数据未实现深度融合，难以通过数据碰撞发现潜在监管隐

分析及挖掘服务，以及 提供对全量无人机（含 入库的合规飞行器，及 未经批准的“黑飞”飞 行器）进行侦查、监测、 驱离、反制等功能，打 造基于深度强化学习 AI 算法以及集中式管 控逻辑的软硬件一站 式解决方案。 四川全域 人才需求 AI 算法人 才需求 深度强化学习算法人才引进， 强化学习领域的企业、高校科 研团队。 1.搭建虚拟仿真环境的 算法及研发团队； 2.雷达、光学、电磁等 场景建设 地点 需求类别 需求名称 需求内容 可提供的支持 （场景所需的场地、数 据、资金等） 单位名称 联系人 联系方式 信息 有效期 下游 天空地一 体化协同 管理场景 基于 AI 目标监测技 术，深度融合高空遥感 卫星、低空无人机遥感 网与地面传感器网，建 设绿色低空应急治理 网，构建高低空地理信 息库与高低空算法样 本库，打造空地智能感 知网空天地协同智能 相关部门提供业务分 析与应用服务，使数据 价值最大化、资金投入 最优化。 成都 绵阳 德阳 技术联合 攻关 AI 算法征 集需求 开展卫星影像和高空视角影 像的 AI 分析，具体包括； 影像预处理：包括去噪、校正、 增强等步骤，以提高影像数据 的质量； 特征提取：使用 AI 算法，如 卷积神经网络（CNN），从影 像中提取有用的特征，如边 缘、纹理、形状等； 目标识别与分类：通过深度学

园区数据分析与决策支持 • 数字孪生平台可实现对低空园区人、车、物、事件、环境、安全等重要指标日常运行的监测 ，以及对园区全局的把握和资源的综合调度 ，实时、可视化掌握园区 各系统运行状态 ，结合大数据与 AI 技术 ，为低空园区的运营提供决策分析依据 安防态势 通过虚拟现实技术 ，将汤景 3D 模型转化为沉浸式的虚拟场 景。在这个虚拟场景中 ，人们可以仿佛置身于低空园区之中 ， 自由地行走、观察和探索。 低空数字 展厅 打造沉浸式体验 从静态到动态的展示 VR 和 AR 的实景感受 人与物之间的交互 管理运营便捷 设备互控 ，操作简便 智能引导 大数据管理及运维动态感知 智能 AI 解说 文字、图片、视频、 VR 的结合 宣传与教育的融合 建设目标 多样化的展示 电子沙盘 展馆预约与运营 创意屏 数字人 序厅设计 多媒体信息发布屏 性 高 · 磁 铁 可 旋 转 调 节 创意屏 数字人 AI 数字讲解员 AI 导览员 低空展厅中 ， AI 数字员工可以化身展厅 AI 导览员 ， 7*24 小时在线随时切换语言 ， 为参观者提供沉浸式的迎宾、 讲解导览等体验 ， 加速数字化、 智能化服务升级。 • 智能化 • AI 数字人可表现出人类的情感状态 ，带来更便捷、更温情的交互体验。 他们可以回答问题、提供解释和讲解、