案例展示

城市化进程中，交通拥堵成为全球性难题，严重影响出行效率和生活质量。传统交通管理方式依赖人工观察和简单传感器，难以实时精准识别拥堵。如今，随着人工智能和计算机视觉技术的发展，交通拥堵识别算法应运而生，能够实时监测道路状况，精准识别拥堵区域，为交通管理提供科学依据。该算法在多个领域应用广泛。在城市道路管理中，可实时监测干道和交通枢纽流量，及时发现拥堵并通知疏导；在高速公路管理中，通过监控摄像头提前预警拥堵，为驾驶员提供绕行方案；还可与智能交通系统融合，动态调整信号灯配时，优化公交专用道管理，提升公共交通吸引力。

违规铺设太阳能板是指未经规划审批、不符合建筑安全标准或违反能源管理规定，在城市建筑屋顶、公共空间、立面等区域擅自安装太阳能发电设施的行为。这种行为虽可能出于节能初衷，但对城市安全、规划、环境及管理秩序会带来多方面负面影响。例如可能带来一定的安全隐患，威胁公共安全与建筑结构；如果存在违规操作，易引发电气与消防隐患；如遇极端天气，可能会引发次生灾害。同时光伏板表面的玻璃反光易造成光污染，对城市治理存在不良影响。无人机搭载违规铺设太阳能板识别算法进行城市低空巡检，是融合无人机机动性、AI 视觉识别与城市治理需求的创新技术应用，能针对违规太阳能板的隐蔽性、多发性、高风险等特征，提供精准化、高效化的监管解决方案。搭载该识别算法，无人机可以突破空间限制，实现全域覆盖与隐蔽问题快速发现。同时通过AI 算法赋能，提升识别精准度与监管效率。通过不断进行前置风险防控，减少安全事故与治理损失。达到维护规划秩序，守护城市景观与空间合规性的目的。在此基础上还能降低执法成本，提升治理现代化水平。

机罂粟实时智能检测识别算法 无人机罂粟实时智能检测识别算法是面向公安系统进行罂粟普查、巡检开发的一套罂粟实时智能检测算法。该算法可实现无人机飞行过程中对拍摄的视频流进行罂粟的实时检测与识别，实时返回检测结果到操控端，从而可以实现罂粟的现场检测、识别，现场执法功能。该算法采用了深层神经网络的轻量化结构和隐蔽目标特征的增强学习方法，可针对罂粟的零星种植、混合种植、隐蔽种植等复杂情况下进行快速检测

在自然环境复杂、人迹罕至林区、田野秸秆焚烧等场景下，消防安全保障极具挑战。应急管理部门以往依靠人工瞭望结合地面少量监控点的传统模式，漏洞百出。山区地势起伏，视野被山峦遮挡严重，巡查人员徒步艰难，难以实现全方位覆盖；加之野外光照复杂，强光直射易掩盖烟雾踪迹，大风呼啸时，烟雾瞬间飘散，火情隐匿难寻，导致火灾发现常严重滞后。共达地无人机火焰烟雾检测算法深度融合前沿 AI 与深度学习技术，凭借高清摄像头捕捉细微烟雾动向，算法都能迅速、精准甄别火情。一旦发现，即刻向指挥中心实时传输火源精确坐标、火势蔓延范围等关键情报。算法启用后，山区火情监测效率呈指数级提升，以往人工数小时才能勉强巡查的区域，无人机十几分钟便能完成精细扫描，火灾预警时间提前超 8 分钟，为消防抢险争分夺秒，牢牢守护山区生态与居民生命财产安全。

该算法能够在无人机飞行过程中，识别画面中人员佩戴安全帽的情况。该算法能够应用在施工场景中，对于人员的安全穿戴行为进行规范。

配网杆塔导航检测算法调用无人机自身算力，无需额外加装设备，实现对配网线路杆塔及塔上设备的实时检测。该算法可用作配网线路巡检业务场景，辅助实现AI自主导航、实时缺陷检测、通道外破检测等功能。具有识别精度高、识别速度快、集成便捷等特点。

高速公路车流量大且车速较快，违规停车行为严重威胁着道路交通安全，传统检测方法智能化不足。知行研发的高速公路违规停车检测算法通过利用无人机的机动性和先进的计算机视觉技术，实现对高速公路上车辆行为的实时监测与精准判断。

城墙病害识别算法是一种针对城墙开发的智能检测技术，旨在实时识别和定位城墙表面的破损和裂缝等病害。该算法能够适应不同光照、材质和复杂环境，具有较强的鲁棒性。通过精准的病害检测，显著提高了检测效率，减少了人工巡检工作量，降低了安全风险。高效检测不仅加速了城墙病害的监测过程，还为后续的维修和加固工作提供了可靠的数据支持。此算法提升了城墙结构安全性，延长了其使用寿命。

道路病害实时智能检测识别算法是专为交通管理部门设计的一套道路状况勘查与巡检解决方案。此算法能够在车辆行驶过程中，对采集的视频流进行道路病害的实时检测与识别，并迅速将检测结果反馈至操控终端。这实现了道路病害的现场检测、识别与即时处置功能，提升了道路维护效率。该算法融合了深度神经网络的轻量化架构与道路病害特征强化学习技术，专门针对道路裂缝、坑洼、修补等路面病害在复杂环境（如不同光照条件、遮挡物存在等）下的快速准确检测迅速识别，为交通管理部门提供了强大的技术支持，确保道路安全畅通，减少交通事故风险，提升公众出行体验。 无人机罂粟实时智能检测识别算法是面向公安系统进行罂粟普查、巡检开发的一套罂粟实时智能检测算法。该算法可实现无人机飞行过程中对拍摄的视频流进行罂粟的实时检测与识别，实时返回检测结果到操控端，从而可以实现罂粟的现场检测、识别，现场执法功能。该算法采用了深层神经网络的轻量化结构和隐蔽目标特征的增强学习方法，可针对罂粟的零星种植、混合种植、隐蔽种植等复杂情况下进行快速检测

在大型建筑工地、矿山、地铁等作业区域，安全管理至关重要。传统人工监管重型工程车辆，安全员需穿梭于复杂场地，面临被车辆碰撞风险，因视野局限，难以实时掌控全场车辆动态。光线不佳、扬尘弥漫时，车辆位置、行驶状态判断极易出错，事故隐患高。共达地无人机重型工程车辆检测算法应需而生，集成先进 AI 与图像识别技术，无人机升空巡航，依托高清摄像头与智能分析系统，迅速甄别工程车辆类型、型号，精准定位每辆车位置，实时追踪其行驶轨迹、速度等关键信息。一旦发现车辆超速、违规变道、碰撞预警等异常，立即向指挥中心报警，推送精准位置。算法启用后，作业区车辆监管效率飙升，原本人工巡检半小时覆盖范围，无人机数分钟搞定，事故风险降低超七成，有力保障施工安全、高效推进。

随着城市快速发展，城管部门面临楼顶违建管控难题，常见的楼顶违建包括蓝色顶棚、绿网、黑网等类型。以往人工巡检，执法人员需徒步逐栋检查、考人力攀爬楼梯勘查楼顶天台，体力消耗大、效率极低，且受视野局限，隐匿于楼顶复杂结构、借遮挡物掩护的违建难以察觉，致违建屡禁不止，给城市规划与安全带来诸多隐患。共达地的无人机楼顶违建巡检算法表现卓越，依托智能 AI 技术，操控无人机升空，凭借高清摄像头与强大图像识别能力，快速覆盖楼顶全域精准捕捉违建信息，无论是简易临时构筑物还是私自加建楼层，均可精准定位违建轮廓与位置，并即时传输至执法终端。该算法启用后，城管部门巡检效率大幅提升，原本一周工作量如今一日内即可完成，违建发现准确率从约 60% 跃升至 90%，有力遏制违建滋生，切实维护城市有序风貌。

该无人机巡检的可见光人车检测算法着力解决复杂场景下人车目标精准检测的难题。不同于传统固定监控设备难以全面覆盖、实时跟踪人车动态的方案，它借助无人机灵活的低空飞行能力，搭载高清可见光摄像头对目标区域进行巡检拍摄。凭借先进的目标检测技术和数据处理能力，能够快速且精准地识别出图像中的行人和车辆，自动完成目标定位、分类和计数等操作。突破了传统检测手段受视野范围、遮挡物以及光照变化等因素限制的瓶颈，实现了对人车目标的全天候、全方位监测。可实时将人车的位置、数量、运动方向等信息反馈给相关管理系统，为交通管理、安防监控等领域提供精确的数据支持，提升人车检测的自动化水平，有力保障公共安全和交通秩序，具有快速响应、高效完成大面积区域人车检测任务的显著优势。

在现代城市中，传统人工巡查井盖的方式效率低下且易出错，难以满足城市运行的安全需求。如今，结合无人机技术和道路井盖识别算法，可构建全方位智能监控网络，高效守护城市“脚下安全”。该算法通过深度学习，可精准识别井盖的颜色、形状、尺寸及状态，快速处理大量图像数据，标注井盖位置及状态，显著提高识别效率和准确性。无人机搭载该算法后，能按预设航线自主飞行，实时监控城市主干道、居民区、商业中心等重点区域，及时发现并预警井盖破损、丢失等问题，为管理部门提供快速处置依据，有效避免交通事故和安全隐患。在重大活动安保等场景中，其远程监控和快速响应能力为公共安全提供有力保障。