SpringBoot+Vue3，国产无人机智能巡检系统，大疆司空，设备管理、航线规划、飞控管理、巡查任务、视频AI分析、巡检大屏

• 多模态大模型，看得更准：多模态大模型可精准破解无人机交通感知“数据荒、算力散、响应慢”等难题。该方案深度融合视频、图像等数据，结合小样本学习、大模型泛化能力攻克视觉长尾难问题，降低采集成本，重构感知能力边界；搭载动态抗干扰算法，保障无人机采集数据的高可用性，保障雨雾天气巡查稳定，显著增强交通事件识别与日常巡查效能。此外，统一智能化架构还能实现模型自优化和零维护升级，提高无人机应用场景迭代效率。

• 边云协同，检得更快：通过引入边端无人机巢一体化边缘计算单元，结合无人机、云端大模型一体机部署低空CV多模态大模型，构建“感知-分析-决策”一体化巡检体系，通过执行巡检任务、边缘模型预处理、大模型深度分析、智能判断，实现巡检飞行任务的自动化闭环，全面覆盖10余类交通事件和30余类巡检病害场景，并实现传统地面视角的盲区限制突破和全天候自动化飞行。

• 地空一体，飞得更稳：融合时空信息实现精准表达，构建低空飞行监管“一张图”，支持无人机、飞行汽车企业地空一体化导航，可提供禁飞禁行区域标注、实时路径规划、航路管理、交通管控与飞行导航等功能，覆盖从地面到空中的全链路地图与导航需求。

前端：Vue3 + Element Plus 基于若依框架基础

后端：Spring Boot + MyBatis-Plus 支持多数据源

AI引擎：

• 目标检测：YOLOv8/PP-PicoDet 轻量化模型

• 行为分析：基于Transformer的时序动作识别

• 无人机协议支持：DJI SDK、Mavlink、自定义TCP/UDP控制协议

插件化算法接入：支持Python/C++算法模块热插拔

开放API接口：与第三方系统（如ERP、安防平台）无缝对接

边缘计算支持：可选部署NVIDIA Jetson系列显卡实现本地化AI推理

在电力行业，无人机肩负起了对高压输电线路和变电站的巡检重任。高压输电线路绵延于山川大地之间，传统人工巡检不仅耗费大量人力、时间，而且在复杂地形下难以全面覆盖。无人机搭载高清摄像头、红外热成像仪等专业设备，能够沿着输电线路快速飞行，精准拍摄线路和设备的图像。通过热成像技术，可轻松检测出线路接头处的过热隐患，及时发现鸟巢搭建、导线破损等问题，保障电力输送的稳定与安全。据相关数据显示，使用无人机进行电力巡检，效率相比人工巡检提升了数倍，能够在短时间内完成大面积线路的巡检任务，大大缩短了巡检周期。

城市管理方面，无人机巡检为城市治理注入了新的活力。它能够对城市的建筑进行巡查，及时发现违法搭建、建筑外墙脱落等安全隐患；在交通管理中，无人机可以实时监测道路路况、交通流量，辅助交警处理交通事故，实现对交通状况的高效管控；对于城市的公园、绿地等生态环境，无人机可通过搭载多光谱相机，监测植被生长状况、病虫害情况，为城市生态保护提供有力支持。