无人机AI识别算法的核心在于模拟人眼的视觉处理，通过提取和分析图像的特征，并训练模型来检测和识别新的图像数据，使得无人机能够在动态的视野下进行实时的目标识别与分析，从而显著提升无人机巡查的效率和效果。

像人眼一样“看” ， 无人机的视觉理解

探索如何让机器“看得懂”图像内容，这类视觉AI的研究主要是希望像人类一样能够理解、解释视觉信息。人眼识别具有动态多维观察的能力，我们的眼睛能够在瞬间捕捉到大量的信息，并迅速做出反应和采取后续动作。例如，在人群中发现一个熟悉的面孔后，我们可能会立即走向那个人并进行交流。

相比之下，基于传统摄像头的识别能力则相对有限。它们通常是相对静止的，捕捉到的信息是静态的，缺乏动态跟踪的能力和后续处理能力。

而无人机AI识别则突破了这些限制，借助飞行、控制、管理等能力，它不仅能够进行实时识别，动态跟踪，还能够根据特定的任务需求执行后续动作，这使其在城市巡逻的多个领域如公安、交通和消防等方面展现出广泛的应用潜力。

“看”与“飞”的结合，自主执行的智能化

无人机之所以能够根据不同任务需求快速调整，类似于人类面对不同情况时的灵活反应，主要是依靠视觉识别系统与飞行控制系统的紧密结合。这种集成确保了无人机不仅能够“看到”和理解其周围环境，还能够根据这些信息执行复杂的飞行动作。

在巡逻巡检的过程中，复亚智能将无人机、感知识别算法与无人机管控平台深度结合，实现从数据采集、处理到决策的全流程自动化闭环。

感知识别：无人机利用其搭载的摄像头和传感器捕捉周围环境的图像和数据。通过AI识别算法，无人机能够实时分析这些图像，识别出目标对象或特定情况。

实时报警：识别算法的结果能够实时显示在平台上，并且实时告警，以便管理人员及时做出决策。

飞行控制：对于识别的异常结果，根据管理人员的需求执行精确的飞行动作，包括快速响应识别结果，进行悬停、上升、下降或改变飞行方向等。同时复亚智能还开发了围绕特定目标指点、环绕飞行，以便掌握更多目标详细信息。

任务执行：控制无人机执行相关的动作，使其能够满足特定的任务需求，例如通过目标跟踪能力，无人机自动调整其飞行路径，保持目标在摄像头视野内，持续监控移动物体，在复杂环境中保持对特定目标的观察。

通过无人机目标检测和识别，实时结果显示，监控中心决策并指导无人机与地面团队响应，形成一个高效的闭环流程，这种闭环管理不仅提高了业务效率，还通过实时数据的收集和分析，为智慧城市的决策者提供了强有力的支持。