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雷达卡
凭借高效的采集能力、灵活的工作方式以及高分辨率信息获取的特点，无人机遥感技术已经成为推动低空经济发展的重要技术基础。该技术满足了公共安全、城市治理、农业林业生态、工业检查等多个领域的需求。
为了更好地服务于这些领域，低空应用算法集合了多模态感知融合与高精度语义解析技术，形成了一个涵盖数据处理、目标检测、场景分析的全面智能化系统。这一体系能够精确感知并深入分析复杂的低空环境，为各行各业提供了标准且实用的技术解决方案。
通过技术革新，低空应用算法集解决了传统遥感数据处理的难题，主要体现在数据精度、处理效率、场景适应性三个方面，具体优势包括：
- 高分辨率数据：能获得厘米级别的图像分辨率，准确捕捉地面物体的细节，实现亚米级甚至更高级别的目标识别。
- 实时动态处理：借助轻量级模型设计与边缘计算优化，可以即时处理大量遥感数据，迅速生成结果，为紧急情况下的响应与决策提供分钟级别的支持。
- 多源数据融合能力：支持多光谱、多角度监控等多种类型数据的融合，适用于复杂地形、地面覆盖或动态场景的精确定位。
根据低空经济不同应用场景的技术需求，算法体系在数据增强、人群监测、多模态检测、污染物识别等方面取得了关键性突破，推出了专门的解决方案：
1. 无人机热图像超分辨率技术
技术原理：针对无人机热成像数据分辨率低、细节不清晰的问题，提出了“多条件引导网络（MGNet）+多线索引导模块（MGM）”的深度学习框架。该方法使用高分辨率的可见光图像作为参照，通过MGNet学习跨模态特征映射，利用MGM加强热图像的边缘和纹理等细节，从而实现低分辨率热图像的毫米级精度提升。
应用场景：
- 农业生产：精准定位作物病虫害区域，指导农药喷洒。
- 安防监控：夜间识别个体和车辆的热信号，提高隐秘目标的检测能力。
- 环境监测：检测工业设施的热异常点，预防设备故障或污染物泄露的风险。
2. 双光人群监测技术（可见光+红外）
技术原理：为了解决无人机双光影像（可见光+红外）中存在位置偏差和尺度变化的问题，设计了“目标检测 + 密度图估计”的多模型自适应联合决策方案。首先通过目标检测确定人群聚集区，然后用密度图估计来计算人群数量，同时引入视觉语言模型优化跨模态特征匹配，提高了弱对齐数据下的计数准确性。
应用场景：
- 大型活动管理：实时监控演唱会、体育赛事等人流密集场所的人群密度，预警踩踏风险。
- 公共安全监控：识别集会、游行等群体活动，辅助警察力量部署。
- 城市人流疏导：分析商业区、交通枢纽的人流分布，优化交通调度和公共服务配置。
3. 多模态目标检测技术（RGB+IR）
技术原理：为解决全天候条件下（强光、弱光、雨雾）目标识别困难的问题，构建了“反射率引导对齐模块（RCAM）+ 光感选择性融合模块（LASM）”。RCAM通过图像反射率特性校正RGB与红外（IR）图像的空间偏差，LASM依据光线强度动态调节跨模态特征融合的比例，确保复杂环境下的目标精确定位与分类。
应用场景：
- 安防监控：在夜间或恶劣天气条件下识别可疑人物和车辆，加快安全反应速度。
- 应急救援：在地震、洪水等灾害现场，通过红外特征定位被困人员，辅助救援决策。
- 资源勘探：在林业、矿业等场景中，识别珍稀动植物或矿产分布，降低人工勘探成本。
4. 污染物细粒度检测技术
技术原理：结合“大模型分割 + 河道智能巡查算法”，建立了污染物检测体系。首先通过大模型（如DeepSeek）对无人机多源影像（可见光+红外）进行语义分割，提取河流、水体等背景特征；接着利用细粒度检测算法识别污染物（如漂浮垃圾、油渍）的颜色、形状特征，并结合河道巡查路径动态调整检测范围，实现污染物的高精度定位与追踪。
应用场景：
- 水环境监测：实时检测河流、湖泊中的漂浮垃圾、藻华区域，评估水质状态。
- 污染源追溯：跟踪工业废水、生活污水排放口，协助环保机构执法。
- 河流生态维护：监测水生植物分布、鱼类迁徙路线，为生态恢复提供数据支持。
针对低空经济中的高频检测需求，算法体系建立了一个涵盖“安全监控、基础设施维护、生态保护”的目标检测算法库，其中一些核心技术包括：
- 火焰检测：利用无人机视频或图像，采用深度学习目标检测算法对复杂环境中的火焰区域进行精确识别和动态扩散分析，为森林防火、城市消防、工业安全等领域提供实时监控和支持。
- 道路裂缝检测：基于多角度视频监控和厘米级无人机影像，利用深度学习目标检测算法对路面及内部结构损伤进行毫米级精确识别和动态风险评估，为道路维修、交通安全预警、基础设施健康监测等领域提供全生命周期的智能监控解决方案。
- 红外成像行人和车辆检测：利用热成像传感器，采用深度学习目标检测算法对复杂光照条件下行人和车辆的热辐射特征进行精确解析和实时跟踪，为智能交通、夜间安全、紧急救援等领域提供全天候的目标感知能力支持。
- 无人机识别树木病虫害：利用无人机技术识别树木的病虫害，为农业生产和森林保护提供技术支持。
利用深度学习目标检测算法，通过无人机拍摄的高分辨率影像，对林冠层的病害特征进行智能诊断，旨在为林业保护、生态修复以及农业植保等领域的病虫害防控提供精确到每棵树的决策支持。
低空烟雾识别
低空烟雾识别系统采用先进的计算机视觉技术和深度卷积神经网络，能够实现在低空航拍图像或视频流中对烟雾目标的实时检测与识别。该系统适用于城市工业区、森林及交通场景中的低空烟雾实时精准识别，有助于建立全天候的立体化环境监测体系。
低空应用算法集
除了核心的烟雾识别算法，低空应用算法集还扩展到了多个细分领域，具体包括：
- 安全监管类：无人机识别、安全帽检测、反光背心识别、爬梯人员安全检测；
- 基础设施类：输电线路隐患检测、铁路工人检测、交通电子装置检测、烟囱检测；
- 环境治理类：水面垃圾识别、垃圾漂浮检测、城市垃圾检测、垃圾溢满检测；
- 工业运维类：焊接件表面缺陷检测、钢筋计数、车辆类型检测、蓝绿车牌位置检测；
- 特殊场景类：夜间目标识别、低光目标检测、非对齐RGBT跟踪、滑坡滚石检测。
感兴趣的用户可以通过以下链接在线体验这些先进的低空应用算法集：
https://open.geovisearth.com/webapp/algorithm/display?sid=483&source=%E6%98%9F%E5%9B%BE%E4%BD%8E%E7%A9%BA%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9B%86
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