1、立项原因（解决问题）
传统无人机依赖人工回看，存在效率低、漏检多、响应慢、夜间 / 恶劣天气难识别等痛点；人工判图成本高、标准化差，无法满足实时预警与大规模巡检需求。本项目依托 AI 深度学习模型，实现航拍图像 / 视频自动目标检测、异常识别、实时告警、数据结构化，替代人工完成精准、高效、全天候智能分析，解决低空视觉数据 “看不清、判不准、管不过来” 的核心问题。
2、行业场景与业务背景
软件面向电力 / 油气 / 光伏巡检、智慧城市治理、消防应急、林业防火、河道环保、交通巡查、厂区安防、机场净空、边境管控、农业监测等场景。业务以无人机空天地一体化巡查为基础，用 AI 完成设备缺陷、违建、火情、污染源、入侵目标、交通事件、黑飞无人机等自动识别与闭环处置，适配低空经济发展与智慧运维刚需，提升安全管控与作业效率，降低人力与风险成本。
1、项目具体功能模块
包含无人机视频流实时接入模块、图像预处理模块、AI目标检测模块、异常识别告警模块、结果可视化展示模块、系统配置与权限管理模块等。
2、项目主要功能描述
软件基于深度学习模型对无人机航拍图像与视频进行智能分析，可自动识别人员、车辆、火情、违建、河道污染、电力缺陷、农作物异常等目标与隐患，支持实时检测、自动告警、定位追踪、结果统计与数据导出，实现巡检智能化、自动化，大幅提升作业效率与安全性。
1、我主要负责如下工作，包括：
1）数据集整理与标注；
2）模型训练与调优；
3）检测算法实现、图像与视频推理模块开发；
4）结果可视化与界面功能实现；
5）模块联调、性能优化及测试验证工作。
2、项目采用前后端分离架构，技术栈包含C++、Python、PyTorch、OpenCV、TensorRT、Flask/FastAPI、PyQt。亮点是基于 YOLO、RT-DETR 等深度模型实现高精度检测，支持图片 / 视频 / 实时流处理，速度与精度均衡。难点在于小目标、复杂背景、遮挡场景下的检测稳定性，以及模型轻量化与实时性平衡。
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