的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 获取相关业务知识 自 动 化 报 告 编 制 实现巡检报告 、能耗 评估及故障追 踪报告 的自动 撰写和智能校验，提 升管理流程标准化和工作效率 DeepSeek 对行业带来的新技术思路 ( 部分 )

高分辨率相机：以收集高质量的图像数据，辅助点云信息，支 持后期的图像分析和处理。  多光谱成像仪：用于获取大型区域内的多光谱数据，能有效分 析植被、水体等信息。  固定式和移动式传感器：安装于巡检车上或固定于沿线的弓形 架构，以 Continuous Monitoring 方式收集环境数据，如温 度、湿度、空气质量等。 其次，现场数据采集人员的组成至关重要，需配备一支专业团 队，包含以下角色： 首先，以某高速铁路项目为例，该铁路沿线的三维实景模型利 用 AI 技术实施了实时监控与动态分析。该模型能够对沿线环境、 基础设施和地面情况进行 24 小时监测，提前识别潜在的安全隐 患。例如，在一次日常巡检中，通过三维模型的异常检测功能，系 统及时识别出一处因暴雨导致的山体滑坡风险区域。经过快速安排 专业人员进行实地评估，确认该区域的封闭措施，确保了列车的安 全运行，避免了因突发情况而造成的重大事故。 通过上述可视化效果，用户可以轻松快捷地获取所需信息。系 统不仅支持实时数据更新，还允许用户根据需要生成定制化报表。 这种灵活性大大增强了可视化系统的应用价值。 在应用案例中，我们也引入了一些具体的视觉场景。以某个铁 路巡检为例，巡检智能机器人在铁路沿线各关键部位进行实地检 查，配备高清摄像头进行图像采集。实时数据通过 AI 视觉识别模 块自动上传至平台，形成即时三维模型，并由此进行实时监控和风 险评估。 总结来说，7

有故障和处理结果应记录在案，形成故障处理日志，便于后续分析 与总结。周期性开展故障分享会，鼓励团队交流经验教训，以提升 整体故障处理能力。 最后，针对不同级别的故障，制定相应的支持策略。在日常维 护中，技术支持团队应进行定期巡检与保养，以发现潜在问题并进 行预防。对于紧急故障，当系统发生严重问题时，可设立 24 小时 专线支持，快速响应，保证故障处理的时效性。 通过以上措施，可以在公共安全 AI 大模型视频智能挖掘应用