.......................................................................................498 1. 多视角特征建模与共享表示学习............................................................................................ ..........................................................................................506 1. 问题建模与挑战................................................................................................ 但传统流水线分阶段优化导致空间关系丢失[21]。EMSD-DETR 模型通过小目标敏感金字塔（F RE-Block）融合局部坐标与全局上下文，在 VisDrone 数据集上提升小目标召回率 2.9%，但 跨层关联建模仍依赖经验阈值。 （3）时空连续性约束弱化：农业病虫害监测需跨帧跟踪病斑扩展趋势，独立帧分析丢 失时间维度信息。分层主动学习引入帧间一致性损失虽可缓解，但计算负载增加 40%。LA- YOLO

提出了数字孪生驱动的低 空智联网自智管控架构. 依托自智管控闭环, 分别分析了低空网络层、数字孪生层、自智管控层的功 能, 并针对各个层次的关键技术, 包括低空组网覆盖和资源分配技术、网络资源孪生建模与状态同步 技术、动态网络性能状态的小尺度预测方法、业务需求自适应的资源映射机制和管控智能体部署方案 等, 进行了介绍. 结合关键技术, 本文进行了低空智联网自智管控实例设计, 验证了网络性能预测机 但其在低空场景下的适配性仍面临显著瓶颈. 传统 5G 网络主要面向地面用户设计, 低空空域存在覆盖盲区; 固定拓扑的蜂窝架构难以适配飞行器高速移动 带来的动态连接需求; 复杂业务场景导致难以同时满足低空导航 (时延敏感型) 和三维建模 (计算密集 型) 等差异化需求. 在此背景下, 低空智联网 (low-altitude intelligent networks, LAIN) 作为面向低空空 域的专用智能网络架构应运而生 [1] space information networks, NSINs) 概念, 讨论了 NSINs 在信道建模、传输和组网等 研究领域的最新进展. 具体而言, 他们从数学上分析了机载平台的不稳定运动对不同结构机载天线阵 相位延迟的影响, 阐述了 HAP 和 UAV 信道建模的最新进展, 然后根据信道建模的显著差异, 从网络 部署、切换管理和网络管理等方面对 NSIN 的组网技术进行了全面的综述. Ngo

急保障巟作中収挥了重要作用。地震収生后后，无人机可快速出劢，获叏灾区高分辨率航空 影像数据。  无人机获取震后影像图 震后影像图  震后三维模型 利用无人机获叏的灾区高分辨率影像数据，通过三维建模软件快速生成三维模型，为指 挥部巟作部署提供大量及时而直观的灾情数据。 震后三维模型 天津腾云智航科技有限公司（中海达旗下子公司） A701 b. 倾斜摄影建模软件  倾斜摄影三维自劢建模软件 DP-Smart DP-Smart 是一套基亍空地多源序列影像，无需人巟干预，软件基亍摄影测量、计算机 规觉不计算几何算法，支持全自劢空三计算、密集点于生成、构建 TIN 网、自劢纹理映射 等步骤，实现高分辨率真三维模型的快速生成。  倾斜摄影建模测图软件 DP-Modeler DP-Modeler DP-Modeler 是一款集定向、测图、建模等功能亍一体的新型软件，是国内首款倾斜 摄影建模、测图一体化软件。通过影像多角度观测，提叏高精度建筑物轮廓，快速、精确的 完成三维建模；幵可在实景摄影测量环境中进行大比例尺矢量测图作业。

专业化 | | 产品介绍—影像处理软件（ Pix4Dmapper ） | | 产品介绍—倾斜摄影建模软件 倾斜摄影三维自动建模软件 DP-Smart 倾斜摄影精细建模测图软件 DP-Modeler 国内首款 - 倾斜摄影建模、测图一 体化软件 - 厘米级高精度三维建模 - 实现 1:500 大比例尺 DLG 测图 做最好的测绘无人机

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度学习模型，可自动识别耕地内水泥硬化、大棚房、矿山机 械、林木砍伐等 10 + 类疑似违法目标，识别准确率超过 95%，大幅降低人工判图成本；配合三维建模软件可在 2 小 自然资源 xxx 项目建设方案 9 自然资源 xxx 项目建设方案 时内完成 5 平方公里区域的实景三维建模，生成厘米级精度 的数字孪生模型，直观呈现地形起伏、建筑结构等信息，为 违建体积测算、生态修复方案设计提供精准数据支撑。 3.系统生态完善 系统进行图斑叠加分析，为执法决策提供基础数据支撑。 然而，现有技术应用存在显著短板：一是技术覆 盖不全面，仅实现 “单一无人机 + 可见光影像” 的单点应用， 红外热成像、激光雷达等载荷设备尚未配置，夜间巡查、三 维建模等功能缺失，无法满足全时段、多维度监管需求；二 是自动化程度低，影像数据处理依赖人工判读，AI 识别算 法尚未部署，单批次 500 张影像的判图耗时需 2-3 个工作日 且漏判率达 15% 以上；三是系统整合不足，无人机数据与 度监管任务。 2.技术应用处于初级阶段：现有技术手段以 “人工 操控 + 事后分析” 为主，未形成 “智能规划 - 实时采集 - 自动 分析 - 闭环处置” 的全流程技术链条，AI 识别、三维建模、 智能预警等核心功能缺失，技术赋能监管的效能尚未释放。 3.数据资源价值未充分挖掘：数据更新不及时、 标准不统一、共享不畅通，无人机影像与卫星遥感、业务系 统数据未实现深度融合，难以通过数据碰撞发现潜在监管隐

首先，利用多旋翼无人机 iFly D1搭载专业倾斜相机 iCam Q5，进行多视影像获取；  其次，通过天际航三维建模软件 DP-Smart，进行石油、天燃气等管线三维场景重建；  然后，可利用天际航精细建模测图软件 DP-Modeler，对石油、天燃气等管线进行精 细化建模，利用 DP-Modeler 软件矢量测图模块，提取不同地物类型二维矢量；  最后，结合三维场景数据和相应属性数 DEM（GeoTIFF，TXT） √ 自动生成精度报告 √ 点云（PLY，TXT） √ 快速处理模式 √ 三维模型（OBJ） √ 镶嵌编辑工具 √ 空三、区域网平差和相机参数 √ b. 倾斜摄影建模软件  倾斜摄影三维自动建模软件 DP-Smart DP-Smart 是一套基于空地多源序列影像，无需人工干预，软件基于摄影测量、计算机视觉与计算几何 算法，支持全自动空三计算、密集点云生成、构建 TIN

50% 单影 像 P21 对比 70% 影像 +GCP 和 50% 单影像部分 ， 可见 50% 道路表面明显凹凸不平 ，道路与泥土植被部分区分不 明显； 将 50% 重叠率数据加入点云数据辅助建模后 ，可见道路表面平整度明显提升 ， 与 70% 重叠率影像 +GCP 建 模效 显区别。 全要素解决方案的案例 70% 影像 +GCP 50% 影像 + 点 云 50% 单影 像 P22 2 3 空三次数 82 62 空三时长 （ min ） P23 65 建模时长 （ H ） 50%+ 点云数据在建模时的时长相差 7 小 时 远低于 70%+GCP 数据 全要素解决方案的案例 建模时长对比 70% 50% 16 5 P24 235 P25 P26 P27 陈思聪 联系电话： 18611177669

5G-Advanced(5G-A)融合的低空智联监视系统架构,然后针对虚警率高、数据融合失 效和非标目标检测困难等关键问题,提出了基于多维度信息融合与上下文理解的目标判别模型,并详细 阐述了包括时空动态分析与轨迹建模、微动特征分析等关键技术在内的综合解决方案。 通过系统测试 验证,该方案在复杂环境下实现了对各类低空目标的精准识别与快速响应,为低空智联监视体系的实际 应用提供了可靠的技术参考。 关键词:低空经济;5G-A;低空监视 系;同时,通过图卷积等操作实时更新节点与边的状 态,从而显式地建模目标间的空间拓扑与交互关系。 当前,结合上述架构优势的混合模型(如图神经网 络嵌套 Transformer 等)以及引入动态自适应机制(如 门控、注意力等),是提升低空感知系统性能与适应性 的核心突破方向。 3. 3. 2 时空动态分析与轨迹建模 时空动态分析与轨迹建模的核心思想在于,真实 无人机与虚警物(如飞鸟、塑料袋等)在运动模式上存 行持续跟踪,获取其轨迹序列。 二是序列建模:作为该 环节的核心技术,旨在从轨迹序列中学习鉴别性特征。 循环神经网络( Recurrent Neural Network,RNN) 及其 变体凭借其循环结构能够有效捕捉时序依赖关系,适 用于学习无人机的典型动态模式;Transformer 模型则 基于自注意力机制,在并行计算与长距离依赖建模方 面具有显著优势,能够精准识别关键行为模式

植被覆盖监测 无人机应用 12 数据获取处理 05 水源保护 水源保护区监测 自然保护区监测 植被覆盖监测 纸杯覆盖 植被覆盖监测 三维建模 - 大疆智图 三维建模处理系统 无人机三维建模处理软件是完整的测图 & 建模解决方案， 转 换数千张影像为对地定位的二维镶嵌图和三维模型，友好的界 面、快速的运行、精确的运算。可将地表信息与大气、土壤、 水、噪声等环境监测数据结合起来，通过