需求，传统的数 据处理模式响应滞后，难以满足实时性、精准性的业务需求。 全周期管理断层使得数据从汇聚、存储、管理、使用到运营的全链条存在断裂。 数据价值无法得到充分释放，数据资产的潜力未能有效挖掘，造成了资源的极大浪 费。 图 1：数据交易成为低空行业数据平台建设主要驱动因素 3 2.2 平台建设驱动因素 业务场景升级需求推动着平台建设的进程。随着低空产业的不断发展，巡检、安 防 3. 主题汇聚区按场景构建数据立方体，将相关数据进行汇聚和整合，形成主题 鲜明的数据集合。 4. 智能治理区应用知识图谱技术，对数据进行语义分析和关联挖掘，实现数据 的智能治理。 5. 分析挖掘区部署时空数据分析引擎，对数据进行深入分析和挖掘，发现数据 背后的价值。 6. 服务输出区提供标准数据产品，将经过处理和分析的数据以标准化的形式输 出，满足不同用户的需求。 数据流通实现了数据的全方位流动：

√ 车 √ 人 √ 场景 √ 品牌 …… 视频规范 车辆识别 视频感知  反恐维稳  治安防控  指挥调度  群防群治  社会管理 • 模式识别与机器学习 • 结构化信息深层挖掘 “ 多维感知前端、视频云端解析、全行业融合应用” - 应用模式从事后向事前主动预防转变 传感识别 AI 智能分析 智慧警务、智慧城管云平台解决方案整体架构 底层云平台 智慧管理平台 智慧视频图像平台整体业务逻辑架构 以时间和空间为主线，以视频、图像、感知数据为线索和入口‘贯穿人车轨迹、人车特征、人车社会属性、人员身份、 物、通联工具、网安信息、情报信息、警综信息、社会面数据、互联网数据等，进行数据多维碰撞挖掘和应用 数据采集 公共安全 共享应用 防汛抗旱 森林防火 大气污染 突发事件 治安防控 矛盾纠纷 应急指挥 应急指挥办 水利部门 消防部门 林业部门 环保部门 公安部门 医疗部门 综治办 智慧视频图像平台资源共享架构图 智能化图像侦查 监控监测数据智能侦查 案件全景跟踪及推演 精确打击 快速部署 – 指挥调度 应急指挥 多部门协同作战 现场信息实时掌控 快速响应 大数据分析平台 - 视频大数据挖掘分析 辅助卡口 边界卡口 停车场卡口 云视频解析中心 1. 高危车辆预警 2. 实现以图搜车 预警 防 - 重点车辆预知预警 大数据分析平台 -- 视频大数据应用 对于管理关注重点

云边协同四大核心能力,共同支撑低空监视的综合管理 与运行保障。 首先,通过高精度定位与多源数据融合技 术,平台构建出统一、精准的空域实时态势画面。 在此 基础上,由人工智能驱动的智能分析单元对融合数据进 行深度挖掘,通过目标识别与行为模式分析算法 [7],有 效执行异常检测与飞行冲突预测。 然后,借助实时三维 渲染引擎与标准化数据治理接口,平台实现了空域态势 的直观可视化与数据资源的有序共享,为决策提供支 抑制虚警的核心思路在于通过多维度信息融合与上下 文深度理解,构建更为鲁棒的目标判别模型。 具体技 术路径包括:一是融合异构传感器数据,利用其信息互 补性构建更全面的目标画像 [12];二是结合时间序列分 析,深入挖掘目标在运动轨迹、速度变化等方面的时空 动态特性;三是融入上下文感知机制,综合天气、光照、 地理位置等环境信息以辅助决策;四是借助深度学习 等高级特征学习技术,自动提取具有高区分度与强鲁 棒性的抽象特征。 在此基础上,系统可动态调整该区域内检测 结果的置信度,或主动抑制特定类型的虚警,从而在复 杂背景与真实目标之间实现更可靠的判别。 ·21· ���E�����0 3. 3. 5 负样本增强与困难样本挖掘 负样本的充分性与多样性是提升模型泛化能力的 关键,然而低空环境中虚警类型复杂多样(如飞鸟、飘 浮物、光影变化及动态背景等),使得高质量负样本的 收集面临严峻挑战。 为系统构建具备强判别能力的感

算法，遥感解 译 · 数据融合 · 数据供给 · 数据存储 · 数据资产评估交易 数据 - 信息 - 知识 - 资 产 数据 · 汇聚 · · 数据定价、交易 · 数据互换 搭平 台 信息 挖掘 建生 态 知识 共享 P15 构建“平台 + 生态”的市场格局 GISTC 和数据供给者组组成联盟，并联合数据交易所、银行保险等金融机构、共 同打造低空遥感数据要素共享平台，逐步形成“平台 全国无人机遥感数据目录信息服务平台 ① 数据汇聚展示平台 配套研制了无人机遥感数据编目软件，提供 了元数据编目、数据整理、数据共享、数据 存储、数据分发 ( 交易 ) 的全流程解决方案。 ② 数据治理、挖掘平台 ④ 低 空 遥 感 服 务 及 应 用 农业植保、国土监测、电力巡 检、低空物流、低空旅游 ④ 数据交易平 台 数据上架、分发 低空 经济 生态 数字 经济 生态 ③

建设数据安全管理体系，采用加密传输、访问控制、数据脱敏等 技术，保障数据安全。制定数据生命周期管理规范，对数据的采 集、存储、使用、销毁全过程进行监管。 3.5.2 数据挖掘与分析工程 1. 运用大数据分析技术，对采集到的低空经济数据进行深度挖掘， 构建飞行器健康管理模型、空域使用效率评估模型、低空经济产 业发展指数模型等。 2. 定期发布低空经济数据分析报告，为政府决策、企业投资、行业 研究提供数据支持。2024

据的及时性 和准确性，为后续数据处理提供可靠的基础。 数据处理层负责将数据采集层获得的原始数据进行清洗、整合 和分析。在这一层，可以使用大数据技术，实现对海量数据的高效 存储与处理。通过数据挖掘技术，可以识别出飞行行为的规律，并 为管理决策提供支持。例如，可以通过建立飞行行为模型，预测特 定区域的无人机活动趋势。这一层还需要强化数据的安全性和隐私 保护，确保敏感信息不会泄露。 应用 Hadoop 或 Apache Spark，以适应海量数据的存储和处 理需求。该层的重点是构建数据仓库和数据湖，以容纳各种类型和 格式的数据，并利用机器学习和人工智能技术进行深度分析。例 如，可以通过数据挖掘技术提取出与低空飞行相关的潜在风险、需 求预测等信息，帮助相关部门进行科学决策。 在应用服务层，该层提供一系列功能模块，以便为不同的用户 群体提供量身定制的服务。其中可以包含：  无人机监管模块 HDFS）用于处理和存储巨量的 历史数据，支持后续的数据分析与挖掘。 3. 数据处理 数据处理模块负责对采集到的数据进行清洗、转换 和整合。数据清洗的目的是剔除冗余和无效数据，确保数据的 准确性和完整性。转换过程涉及将不同格式和来源的数据统一 为可分析的标准格式。后续，整合不同来源的数据，为决策提 供全局视角。 4. 数据分析 数据分析模块利用统计、机器学习和数据挖掘技 术，对收集的数据进行深入分析。通过对历史数据的趋势分析

政府接口 园区接口 商业接口 AIoT Saas 应用 端 网 云 场景 MEC 边缘计算 eMBB 切片 WEB 容器 消息中间件 5G 高速专网 数据采集 数据仓库 数据分析与挖掘 数据可视化 污染物观测 特定监控 污染源搜索 环境巡查 污染物判定  PGIS 图像数据采集 XX 城区防尘监测中心 地理信息 实时数据回传 预警、决策、建议 AI 建模，智能比对

................................................................................. 26 3.3 民用市场应用逐步挖掘，工业级无人机市场需求旺盛 ..................................................................................... 1.1% 韩国 46365.4 2.7% 平均 168187.0 2.8% 资料来源：SIPRI、浙商证券研究所 3.3 民用市场应用逐步挖掘，工业级无人机市场需求旺盛 民用无人机应用场景逐步挖掘，工业级无人机市场有望快速增长。随着技术逐渐成熟， 叠加政府政策支持，民用无人机下游应用区域逐渐打开。目前工业级无人机主要应用场景有 农业植保、电力巡检、航拍测绘、警

。 实现复杂环境下智能无人集群全天候精确感知 复杂环境低代价感知难 非对称掩码视频计数 任务定制混合 Adapter 大规模、多源、多模态、多任务的协同感知开放数据平台 数据 - 标签关系挖掘不充分 任务定制表征学习难 缺乏通用表征学习模型 复杂环境低代价感知技术 挑 战 难 点 关 键 技 术 创 新 海河天眼基座模型 数据支撑 VisDrone MultiDrone

政府接口 园区接口 商业接口 AIoT Saas 应用 端 网 云 场景 MEC 边缘计算 eMBB 切片 WEB 容器 消息中间件 5G 高速专网 数据采集 数据仓库 数据分析与挖掘 数据可视化 污染物观测 特定监控 污染源搜索 环境巡查 污染物判定  PGIS 图像数据采集 XX 城区防尘监测中心 地理信息 实时数据回传 预警、决策、建议 AI 建模，智能比对