AI 图像识别的无人机智能巡检方案（对应本项目 应用 3、5） 1、方案背景 传统无人机在做多场景的环境、设备巡检时，要求人工进行无人机的飞行操作控制， 巡检数据取材也都依赖人工录像或者拍照功能，同时要求人工后期进行数据的整理、分析 和存储等，人手飞行精度低，数据采集存储数据量大，操作复杂，后期数据分析效率低， 实时性也不能完全满足生产工作需求。 随着 5G 网络与 AI 图像识别云技术发 功能。 2、方案目标 1）运用 5G 网络及地图工具实现无人机超远程控制及自动飞行规划功能 2）运用 5G 网络实现无人机的高清图像直播及图像巡检 3）利用 AI 图像识别算法完成对无人机采集的多场景数据进行分析识别输出异常问题、 4）打造多场景无人机智慧巡检运营管理平台 3、方案成果 3.1 无人机远程控制及自动规范飞行功能 3.1.1 基于 5G 网络的无人机远程飞行控制功能 网站，巡检网站可以直接查看并且回放已经直播结束的视频。 3.3 搭建 AI 图像识别系统完成多场景分析识别输出异常告警 3.3.1 搭建 AI 图像识别系统 AI 图像识别系统在智能云及直播云基础上进行扩展定制开发，AI 识别的图像学习功能 主要需通过云平台的模型训练，网站端模型添加实现。 3.3.2 AI 物体识别与异物场景模型建立 无人机直播巡检平台可以对云平台所学习的 AI 模型进行管理、定制。在云平台依次进

项目编号： eVTOL 低空经济低空无人机 AI 识别自动 处理图像项目蓝图 设 计 方 案 目 录 1. 项目概述.......................................................................................................7 1.1 项目背景................ 1.1.1 无人机技术的发展......................................................................12 1.1.2 AI 图像识别技术的应用.............................................................14 1.2 项目目标..................... 1.2.1 提高图像处理效率......................................................................18 1.2.2 实现自动化识别.........................................................................21 1.3 项目范围..............

.........................................................................................16 5.3.2 识别方式.............................................................................................17 5 程和重要组成部分，是基于物联网的主要应用。通过与数字化校园的融合，使数字化 校园获得了感知、判断、辨别、记忆等能力，让数字化校园拥有智慧。 智慧校园建设初期是通过校园一卡通将计算机技术、网络与通信技术、数据库技 术和 IC 卡识别技术相融合，利用 IC 卡作为信息的载体，在学校范围内，通过统一授 权，快速方便的使用校内的各种应用。 随着 AI、AR 技术的应用和推广，校园安全管理、校园生活管理、校园教务管理 、 校园资 校园出入口控制系统 校园出入管理子系统是校园安全管理的重要模块。学校可通过人脸识别通道闸机 管理，配合智慧校园 APP，学校可实时掌握校园通行记录。 该子系统由通道闸机、通道识别控制器、读卡器、人脸识别一体机、串口通讯或 交换机、服务器和客户终端几部分组成。通道闸机安装在校园大门口，所有出入人员 必须经过合法授权然后在闸机上进行刷卡或人脸识别验证才能进出学校，出入校门的 教职工和学生的通行记录会实时上传

提 示； l 大数据应用部分：涵盖风险建模、文本分析、流程自动化等技术，提供 Prompt 设计与调优策略的简要提示与思路； l 示例与案例部分：详解大数据分析技术等在合同审查、关联交易识别、 风险揭示等场景中的具体审计示例与案例分析。 三、多层面价值彰显：从个体应用到机构和行业的启发 本手册的价值体现在三个层面： l 对个体：帮助审计人员突破经验认知与局限，努力实现金融审计多元场 对机构：助力构建标准化审计知识库，减少因人员流动导致的方法论断 层，提升风险覆盖密度； l “ 对行业：推动审计从 事后纠错 ” “ 转向 事前事中预警 ”，如基于舆情 分析 的声誉风险前置评估模型可提前识别风险信号。 四、使用建议：理性驾驭技术红利重在参考 作为一本简洁明了的手册，我们努力与金融审计实践看齐，问题及解决思 路 注重通用性，兼顾众多中小银行内部审计需要。在使用本手册过程中，还请 各位 分析 （SNA）识别利益共同体，构建员工行为异常指数（EBAI），开发资金 流向追 踪图谱） （12）如何将内部审计的“控制机制”本质嵌入商业银行全面风险管理体 系， “ 建立 风险识别-评估-应对 ”的动态闭环联动模型？（如通过风险控制自 评估 （RCSA）与审计程序联动，建立风险事件库-控制缺陷库-整改案例库三 库贯通 机制） （13）如何运用“系统性风险穿透分析法”识别金融机构跨业务条线的关联

.........................................................................................34 3.1 人脸识别技术................................................................................................. .........................................................................................45 3.3 物体识别与追踪................................................................................................ .....................................................................................52 3.3.2 可疑物品识别...................................................................................................

...................................................................................22 2.1.3 欺诈风险难以识别................................................................................................... ...................................................................................137 8.2.2 发票与收据识别................................................................................................... ....................................................................................142 8.3.1 异常模式识别...................................................................................................

14 2.2 自然语言处理（NLP）.......................................................................16 2.3 图像识别与处理..................................................................................18 2.4 数据挖掘与分析 2 市场风险预测.............................................................................28 3.1.3 操作风险识别.............................................................................30 3.2 客户关系管理........ 3.1 自动问答系统.............................................................................41 3.3.2 语音识别与处理.........................................................................42 3.3.3 情感分析.........

视频智能挖掘功能..................................................................................55 4.1 行为识别.............................................................................................57 4.2 .....................................................................................63 4.3.1 突发事件识别.............................................................................65 4.3.2 潜在威胁预测...... 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集

视频智能挖掘功能 ................................................................................. 62 4.1 行为识别 .............................................................................................64 4 .................................................................................... 70 4.3.1 突发事件识别 ............................................................................ 72 4.3.2 潜在威胁预测 .... 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应 用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集

........................................................................................59 6.1 数据源识别................................................................................................... .......................................................................................141 14.1 风险识别................................................................................................... 作为一款强大的数据分析工具，具备高效的数据处 理和智能分析能力，能够帮助税务稽查人员快速识别异常交易、发 现潜在风险点，并生成精准的稽查报告。 在实际应用中，DeepSeek 可以通过以下方式优化税务稽查流 程：  数据整合与清洗：将分散在不同系统中的涉税数据进行整合， 并通过智能算法清洗数据，确保数据的一致性和完整性。  异常检测：利用机器学习模型，自动识别异常交易模式，例如 频繁的大额交易、关联方交易等，帮助稽查人员定位高风险纳