我国地域辽阔，河流众多，是世界上河流最多的国家。因地貌结构复杂多样，河流分布不均，面积广泛。随着我国城市化进程的不断推进和城市工业的快速发展，工业废水、生活废水排放日益增加，城市河道污染问题也日益严重，如何整治河道卫生、改善生态环境，已然成为当前城市建设的重要部分。
而目前，依托于传统的河道巡查模式，存在着许多问题。
● 河道周围环境地形复杂，作业人员只能通过坐船、河道边巡逻的方式进行巡河，花费时间长、工作量大、效率低、难度大、成本高，且安全无法得到保障
● 河道面积广泛，传统监控设备和人眼目之所及有限，且存在盲区，无法实时了解到视线范围外的情况
● 人工采集数据信息单一，反馈速度慢，巡查数据分析不深入，巡查结果的展示不够直观
无人机数据AI分析系统
打破视线盲区 高效获取数据信息
针对当前河道巡检所存在的问题，我司推出一套专为河道巡检定制的无人机数据AI分析系统。这套系统集成无人机飞行管理、高清视频回传、任务指挥调度、大数据处理及图像自动分析识别等多项功能，能够有效的管理无人机飞行计划及任务，同时能够有效管理分析无人机所采集河道图像数据。基于大数据分析的图像自动识别系统，能够高效的分析识别不同历史时期河道的排污口及污染源变化情况，对河道巡检的质量有极大的提升。
运用无人机飞行控制软件，设置飞行速度、高度、拍摄动作、完成航线动作等功能，提前规划好巡检线路，无人机自动执行航线功能，自主巡检。利用无人机“天空视角”，通过不同航行高度，实现高空间、大面积巡检，实时获取精准数据。巡检过的路线同步保存于飞行控制软件历史航线中，并实时上传到无人机数据AI分析系统，管理人员可查看前端飞行航线是否正确。管理人员可以实时调取航线记录，根据实际需求设定间隔时间，复飞历史航线。通过4G/5G/WiFi网络链路，将无人机前端获取的数据实时回传，直观展现在无人机数据AI分析系统。
内陆水体环境复杂，污染类型多样，如何及时捕捉河道污染源、河道周边侵占等问题是河道管理中常常遇到的问题。无人机在巡检过程中，对河道污染和违章情况进行一键取证，对污染源、违章区域进行全景拍摄，无人机飞行控制软件通过无人机拍摄的照片，自动生成四宫格图片，同时捆绑GPS坐标信息，添加防篡改码，作为日后执法的有力依据。
（无人机飞行控制软件自动生成四宫格）
对河道及其周边违法、违章行为的记录取证是河道监管过程中的重要部分。无人机对河道污染源取证的数据包含了污染源所处的GPS坐标，便于随时定位到去污染源的确切位置。无人机前端获取数据实时回传到无人机数据AI分析系统，作业人员可以在无人机数据AI分析系统GIS地图中实时查看所取证到的污染源，并可将污染源的定位坐标推送给其他作业人员，便于及时前往坐标点对污染源进行实地勘察。巡查人员可以在微信小程序端中接收到污染源定位，并自动开启高德或者百度地图进行导航前往污染源查看，查看时可以使用智能飞行软件地面拍摄并发送至无人机数据AI分析系统进行数据更新，无人机数据AI分析系统可以实时接收到最新的地面巡查人员所上传的污染源数据并查看。
基于大数据分析的图像分析比对
对比河道差异变化 提升巡检质量
河道面积广、长度长，进行河道巡检时，在利用无人机飞行了几十公里的河道后，短时间内能采集产生几千张的图片数据，且各图片数据相似度很高，较难区分，当数据传输给有需求的管理人员时，若没有无人机数据AI分析系统的帮助，仅靠人工整理和分类或标绘，需要大量的时间和精力。在后续问题排查时，也很难追查到相关资料，会大大影响问题处理进度和对于相关违法行为的处罚，降低工作效率。若是累积多次巡检数据后，则更加费时费力。
无人机数据AI分析系统内嵌的图像比对分析系统，是针对无人机所获取的河道巡检图像数据的挖掘分析，采用自主研发的图片特征分析识别算法，结合卫星坐标信息和高德地图，在GIS地图中展现出直观的数据结果。分析识别系统内预置了大数据分析引擎，能够预先处理操作图像数据，进一步挖掘分析数据，选择数据结果。系统内置图片筛选功能，方便作业人员查看分析识别数据结果，配合测量工具的使用，可以实时监测区域的事件变化。
在基于形态学处理的图像增强技术的基础上，结合机器学习的方法，自动判定两次照片的不同之处是否为用户所需的差异部分。自主研发的算法可排除光照干扰，排除风力等因素照成的扰动，排除地面移动物体照成的干扰，排除细碎物体。
（无人机数据AI分析系统图像比对分析结果差异和无差异标注显示）
无人机搭载AI识别设备巡检
识别特定目标物 识别结果实时显示
通过无人机前端搭载AI识别设备，对特定目标物进行前端识别，识别结果实时回传到无人机数据AI分析系统，进行存储和管理。可在设立场景下实现对河道漂流物、河道周边非法侵占等多种特定目标物的识别，通过过滤设置，提高识别的准确性。
可根据各类场景应用，定制特定目标物识别算法。
