概述

本项目聚焦低空无人机系统的智能化演进，旨在提升无人机在复杂环境中的自主飞行、安全性、环境感知与目标检测能力，解决低空经济应用中的技术瓶颈，推动低空无人机在智慧城市治理领域的广泛应用，重点突破四大核心技术

需求详情

本项目聚焦低空无人机系统的智能化演进，旨在提升无人机在复杂环境中的自主飞行、安全性、环境感知与目标检测能力，解决低空经济应用中的技术瓶颈，推动低空无人机在智慧城市治理领域的广泛应用，重点突破四大核心技术体系： 1、机载边缘智能计算体系 针对无人机机载计算资源受限的特点，构建轻量化、高效率的边缘智能计算框架，突破多源异构数据的实时处理与融合技术瓶颈。重点研究基于深度学习和强化学习的智能算法，实现目标对象的快速识别与精准分类，以及复杂场景下的实时路径规划与资源优化分配。通过在生态环境监测、城市测绘、灾害救援、物流配送等典型场景中的应用验证，显著提升无人机系统的任务执行效率与决策精度，为低空经济规模化应用提供核心算力支撑。 2、复杂场景感知系统 针对复杂环境下目标检测与跟踪的技术难点，重点突破多模态数据融合与动态场景建模技术，提升对固定目标及移动目标的精准识别与实时跟踪能力。通过改进深度学习模型架构，创新小目标特征提取机制，增强算法在低分辨率，实现复杂背景小目标（≤30cm）的稳定检测与持续跟踪，为无人机在密集城市、复杂地形等场景下的安全飞行与高效作业提供关键技术支撑。 3、数据安全防护体系 设计基于国密算法的端到端加密传输协议，研发区块链赋能的飞行数据存证系统，构建符合ISO27001标准的隐私保护方案，形成覆盖数据全生命周期的安全防护链。 4、智能算法验证平台 进行算法抗干扰能力与实时性稳定性研究，搭建多物理场耦合的仿真测试环境，开发模型在线进化与增量学习框架，确保算法在跨场景应用中的泛化误差≤5%。 1.数据处理速度： 在有限的机载计算资源下，系统能够处理来自多个传感器的数据，实时处理速度达到每秒100帧，确保任务中的实时性需求。 2.环境感知精度： 复杂背景下小目标（≤30cm）检测精度提高至90%以上，多目标跟踪ID切换率≤5%。 3.安全防护等级： 数据传输过程中的安全性保障，确保加密算法有效，数据完整度≥99.99%，隐私信息脱敏处理达标率100%，可有效防止敏感信息泄露或被恶意篡改。