发展背景

现如今，机器的深度学习算法为载体的计算机视觉系统为无人机行业的发展带来了翻天覆地的变化。

算法能够从捕获的物体图像中学习，通过计算机视觉被无人机识别。为无人机在行业领域的深入应用给予极大的助力。

AI识别原理

基于巡检图像进行智能开发，无人机巡检中拍摄的巡检视频经过智能图像识别,通过无人机携带不同的载荷，配合后端云平台的AI分析处理。AI可以实现图像识别、运算控制，能实时对特征目标进行精确定位，实时控制云台对目标进行跟踪拍摄，并通过图像识别精准拍摄目标对象。

AI识别处理算法，有助于检测各种类型的物体，如人物、车辆、建筑物、树木、水面或水面附近的物体等。

AI智能分析的流程

通过后台AI云处理，如检测到异常报警，同步保留报警图像信息， 便于留存取证。

应用场景

河道巡检

AI识别排污口、建筑垃圾、漂浮物等，并自动记录、通知执法人员第一时间进行处理。

对管理区域进行高效、定期的巡检作业，巡检过程中可实时将巡检画面直播至监控中心，加入AI识别模块（如未佩戴安全帽），进行自动分析。

交通违法事故勘测、车辆追踪

可通过AI自动生成位置关系图，历史案件自动存储云端，提高事故处理时间。

无人机采集到的交通路况视频进行实时分析，对违法车辆牌号进行跟踪识别，对交通违法情况自动进行记录。

电力巡检

通过AI识别缺陷，对电力巡检图片进行智能分析，自动生成巡检报告。

裂缝识别

可对实时回传的道路照片数据进行算法分析，自动识别道路5mm以上的裂缝;识别到的裂缝的照片可以在后台查看，并获取到数据的GPS坐标。

违法违规行为监控预警

1.毁坏环境、偷猎等执法取证

基于巡检图像进行智能开发，无人机巡检中拍摄的巡检视频经过智能图像识别，巡检系统可以自动识别非法毁坏环境、偷猎等执法取证，进行自动报警。及时发现是否存在入侵人员进行违法捕猎、偷盗等其他异常行为，自动识别相机拍摄到图像中的非法者并发出语音警告和向管理人员发送提示信息。

2.非法捕鱼

无人机巡检中拍摄的巡检视频经过智能图像识别，巡检系统可以自动识别非法捕鱼，进行自动报警。钓鱼捕鱼监测是对河道周边的水面及红线区域的土地进行巡查，及时发现是否存在入侵人员进行钓鱼、捕鱼等其他异常行为，自动识别相机拍摄到图像中的非法钓鱼捕鱼。

3.违章建筑

对工地、城市、河道岸边等进行巡查，识别定位违规违章建筑，取证留存，回传至控制后端。