转、添加噪声等，以增强模型的泛化能力。 在算法集成过程中，还需要考虑模型的训练和优化。训练数据 应涵盖各种可能的场景和条件，以确保模型在实际应用中的鲁棒 性。训练过程中，可以采用迁移学习的方法，利用预训练模型进行 微调，以加快训练速度并提高模型性能。优化方面，可以采用学习 率调整、正则化、早停等技术，防止模型过拟合，并提高模型的泛 化能力。 为了确保 AI 算法在实际应用中的稳定性和可靠性，还需要进 行严 R-CNN。这些算法能够在保证较高检测精度的同时，满足实时性要 求。为了提高识别的准确性，可以引入多尺度特征融合技术，并结 合注意力机制，增强对目标的关注度。对于特定场景（如农田、城 市道路等），还可以通过迁移学习对预训练模型进行微调，以适应 不同的环境需求。 图像分割模块用于将图像中的目标与背景分离，或对图像中的 不同区域进行精细划分。可以采用语义分割算法，如 U-Net 或 DeepLab，这些算法能够实现对复杂场景的精确分割。对于无人机 像中的多层次特征，适用于无人机采集的复杂场景图像。具体实现 中，将使用预训练的深度学习模型（如 ResNet、EfficientNet 或 YOLO）作为基础，结合迁移学习技术，针对无人机图像的特点进 行微调。微调过程中，将使用无人机采集的实际数据集进行训练， 确保模型能够适应低空环境下的光照变化、背景干扰以及目标对象 的多样性。 其次，图像识别算法的开发将注重多目标检测与分类能力。无 人机在实际应

过程中，并行或串行训练多个模型，并在训练过程中通过让多个模型之间互相学 习、互相制约彼此远离，达成获得多个异构模型的目的。④预训练模型异构化微 32 调技术。针对于复杂任务与大模型，使用异构的数据集与辅助模型进行预训练模 型的微调，服务于不同的下游任务。 图 13 模型安全技术思路 5. 总结与展望 随着低空经济的快速发展，低空智能网联网络与数据安全的重要性日益凸显。 面对潜在的安全威胁和挑战，构建完善的安全标准体系已成为行业可持续发展的

通常较高，可以设定 为每 30 分钟一次采样；而在夏季，由于降水量和风力的影响，污 染物浓度相对较低，则可以适当降低为每小时采样。 最后，进行长期的监测和数据收集后，可以根据实际采样结果 来微调采样频率，以便更好地符合监测目标和数据分析需求。 通过上述方案，低空环保监测网络的采样频率设置将会在满足 监测要求的前提下，实现高效的数据收集与分析，为环境保护提供 有效的支持。 5.2 数据传输方法