无人机低空智能感知突破：开启全新科技时代

　　在当今科技快速的提升的时代，无人机慢慢的变成了各类行业中不可或缺的重要工具。如今，随着天津大学机器学习与数据挖掘团队的杰出贡献，中国的低空智能感知技术正在迎来重大突破。近期，人工智能学会公布了2024年度吴文俊人工智能科技奖获奖名单，天津大学牵头的“低空智能感知关键技术与应用”项目荣获科技进步奖一等奖，这一成就为我国低空经济的发展提供了强有力的支撑。

　　近年来，无人机在应急响应、公共安全、农业监测等领域表现出独特的优势。然而，无人机应用的核心技术，即低空智能感知，仍面临许多挑战。天津大学的胡清华教授表示，低空感知技术的三大瓶颈依然亟待突破，包括“看不清”、“看不准”以及“看不全”。

　　首先，胡教授强调，恶劣天气如雨雪、雾霾明显降低了无人机的环境能见度，导致目标图像难以清晰识别，从而形成“看不清”的障碍。根据他进一步的解释，现有的图像处理技术难以对复杂环境的噪声特征做准确建模，也缺乏应对多种动态因素的能力，这使得无人机在复杂多变的环境中难以维持高效的识别性能。

　　其次，“看不准”同样是目前无人机技术亟需解决的问题。高速飞行与地面动态目标的叠加，使得成像模糊、图像错位现象严重。当前的方法通常受限于刚体运动假设，导致没办法准确消除成像中的运动伪影，进一步影响了无人机的准确性。

　　最后，无人机的“看不全”现象同样制约了其应用。单机视角的局限性使得在复杂场景中缺乏全局空间信息。现有知多依赖于几何投影方法，导致三维空间信息的不完整，尤其在遮挡物边界区域，判定拓扑关系的难度增加。这种局限性直接影响到无人机在巡检安防及水情监测等关键领域的应用。

　　针对这些技术瓶颈，天津大学团队经过不懈努力，推出了三项创新技术，旨在解决低空智能感知的核心问题：全天候感知技术、基础模型自主进化技术和多机跨视角协同感知技术。

　　在全天候感知技术方面，该团队创造性地提出了“退化–复原双向耦合”理论框架，通过构建“感知–解算–决策”动态闭环系统，使得无人机能自动适应复杂的环境变化。该系统在恶劣天气条件下的目标追踪精度提高了6.3个百分点，在低光照场景中的检测性能提升了13.2%，明显地增强了无人机在实际应用中的可靠性。

　　而在基础模型自主进化的实践中，团队发现低空感知领域的系统性问题主要出自于原始数据标注精度不足、清洗成本高昂等因素。在此背景下，科研团队架设了全球最大的低空视觉感知开放数据平台“VisDrone”，并借助天津市人工智能计算中心的强大算力，打造了全新的低空感知基础模型。通过不确定性感知建模，系统能自主评估数据质量，优化模型感知能力，从而更好地应对复杂自然环境。

　　对于多机跨视角协同感知技术来说，科研小组研发了基于跨视角信息自适应交互匹配的协同感知框架，使得在复杂三维空间中无人机集群可以在一定程度上完成更好的数据融合与目标追踪。在多机协作的情况下，精确捕捉目标的成功率提升了15.6%。这些技术的突破正在为无人机的广泛应用铺平道路。

　　一飞智控（天津）科技有限公司的张云总经理指出，低空智能感知技术的应用已在多个领域取得了令业界瞩目的成就。例如，在公共安全领域，结合全天候感知与多机协同技术，无人机群可迅速识别灾害现场中的火源，大幅度缩短救援响应时间。在城市治理中，系统还能够精准识别城市中的违规建筑、交通事故等不正常的情况，提升城市管理效率。

　　不仅如此，这项技术在工业领域也掀起了革命性的改变。无论是在风电设备的运维，还是在农业植保中，低空智能感知技术都能明显提升各类作业的准确性，推动绿色发展的步伐。

　　在应急防汛领域，天津大学团队的技术也展现出及其重要的作用。在恶劣天气条件下，装备有全天候感知技术的无人机仍能稳定作业，及时提供前方的现场数据，为防汛工作提供有效支撑。这种智慧化的发展，显然和传统模式形成了鲜明的对比。

　　从经济效益的角度观察，低空智能感知技术已形成了单机智能与集群协同两大产品群，累计销售量达到33.4万台套，过去三年新增收入接近28.26亿元。许多行业正在积极布局这项技术，以谋求在未来市场中占据更有利的位置。

　　展望未来，随着人工智能、5G通信等技术的持续飞跃，低空智能感知技术将迎来更大的应用空间和挑战。无论是智慧城市的构建，环境保护的提升，交通管理的精细化，还是农业领域的智能化监测，这一技术都将为社会的安全与民生提供强有力的技术上的支持。借助这一革命性技术，中国无人机行业将稳步走向新高峰。

　　总之，低空智能感知技术的突破，不仅仅意味着无人机技术的提升，更代表了一个崭新时代的到来，丰富了低空经济发展的新内涵。未来，无人机或将在慢慢的变多的领域大显身手，造福社会与经济。返回搜狐，查看更加多