无人机遥感技术凭借其高效的数据采集能力、灵活的作业模式及高分辨率的信息获取特性，已成为支撑低空经济发展的核心技术底座。围绕低空经济在公共安全、城市治理、农林生态、工业巡检等领域的核心需求，低空应用算法集以多模态感知融合与高精度语义解析为技术核心，构建了覆盖数据处理、目标检测、场景分析的全链路智能化体系，实现对复杂低空场景的精准感知与深度分析，为各行业提供标准化、可落地的技术解决方案。

低空应用算法集通过技术创新突破传统遥感数据处理的瓶颈，在数据精度、处理效率、场景适应性三大维度形成核心竞争力，具体优势如下：

高分辨率数据

可获取厘米级分辨率的影像，清晰识别地物细节，实现亚米级甚至更高精度的目标提取。

实时动态处理

基于轻量化模型设计与边缘计算优化，可对海量遥感数据实时处理，快速输出结果，为应急响应与决策提供分钟级支持。

多源数据融合能力

支持多光谱、多视角监控等多模态数据融合，适应复杂地形、地表覆盖或动态场景的精准识别。

围绕低空经济细分场景的技术需求，算法体系在数据增强、人群监测、多模态检测、污染物识别四大领域形成关键技术突破，推出针对性解决方案：

1. 无人机热图像超分辨率技术

技术原理——针对无人机热成像数据分辨率低、细节模糊的痛点，提出 “多条件引导网络（MGNet）+多线索引导模块（MGM）” 的深度学习架构：以高分辨率可见光图像为参考，通过MGNet学习跨模态特征映射关系，利用MGM强化热图像边缘、纹理等细节线索，实现低分辨率热图像的毫米级精度增强。

应用场景

农业生产：精准识别作物病虫害区域（热辐射异常区），指导变量施药；

安防监控：夜间捕捉人体、车辆热辐射特征，提升隐蔽目标检测能力；

环境监测：识别工业设备热异常点，预警设备故障或污染物泄漏风险。

2. 双光人群监测技术（可见光+红外）

技术原理——针对无人机双光影像（可见光+红外）存在的位置偏移、尺度变化问题，设计“目标检测 + 密度图估计”的多模型自适应联合决策方案：先通过目标检测定位人群聚集区域，再利用密度图估计实现人群数量统计，同时引入视觉语言模型优化跨模态特征匹配，提升弱对齐数据下的计数精度。

应用场景

大型活动管理：实时监测演唱会、体育赛事等场景的人群密度，预警拥挤踩踏风险；

公共安全监控：识别集会、游行等人群活动，辅助警力部署；

城市人流疏导：分析商圈、交通枢纽人流分布，优化交通调度与公共服务配置。

3. 多模态目标检测技术（RGB+IR）

技术原理——针对全天候光照条件（强光、低光、雨雾）下目标识别难度大的问题，构建 “反射率引导对齐模块（RCAM）+ 光感选择性融合模块（LASM）”：RCAM 通过图像反射率特征校正RGB与红外（IR）图像的空间偏移，LASM根据光照强度动态调整跨模态特征融合权重，实现复杂环境下目标的精准定位与分类。

应用场景

安防监控：夜间或恶劣天气下识别可疑人员、车辆，提升安保响应速度；

应急救援：地震、洪水等灾害现场，通过红外特征定位受困人员，辅助救援决策；

资源勘查：林业、矿业场景中，识别珍稀动植物或矿产分布，减少人工勘查成本。

4. 污染物细粒度检测技术

技术原理——结合“大模型分割 + 河道智能巡检算法”，构建污染物检测体系：先通过大模型（如 DeepSeek）对无人机多源影像（可见光+红外）进行语义分割，提取河道、水体等背景特征；再利用细粒度检测算法识别污染物（如漂浮垃圾、油污）的形态、颜色特征，并结合河道巡检路径动态调整检测区域，实现污染物的高精度定位与溯源。

应用场景

水环境监测：实时检测河道、湖泊中的漂浮垃圾、藻类爆发区域，评估水质状况；

污染溯源：追踪工业废水、生活污水排放口，辅助环保部门执法；

河道生态保护：监测水生植物分布、鱼类洄游路径，为生态修复提供数据支持。

针对低空经济高频检测需求，算法体系构建了覆盖“安全监测、基础设施运维、生态保护”的目标检测算法库，部分核心算法如下：

• 火焰检测

基于无人机视频或图像，利用深度学习目标检测算法对复杂环境下的火焰区域进行精准识别与动态蔓延分析，为森林防火、城市消防、工业安全等领域提供实时监测与应急指挥决策支持。

• 道路裂缝检测

基于多视角视频监控与厘米级无人机影像，利用深度学习目标检测算法对道路表面及内部结构损伤进行毫米级精准识别与动态风险评估，为道路养护决策、交通安全预警、基础设施健康管理等领域提供全生命周期智能监测解决方案。

• 红外成像行人和车辆检测

基于热成像传感技术，利用深度学习目标检测算法对复杂光照条件下的行人和车辆热辐射特征进行精准解析与实时追踪，为智能交通、夜间安防、应急救援等领域提供全天候目标感知能力支撑。

• 无人机识别树木病虫害

基于无人机高分辨率影像，利用深度学习目标检测算法对林冠层病害特征进行智能诊断，为林业保护、生态修复、农业植保等领域提供精准到单株级的病虫害防控决策支持。

• 低空烟雾识别

低空烟雾识别系统依托先进的计算机视觉技术与深度卷积神经网络，针对低空航拍图像或视频流中的烟雾目标进行实时检测与识别，实现城市工业区、森林及交通场景中低空烟雾的实时精准识别，助力构建全天候立体化环境监测体系。

除上述核心算法外，低空应用算法集已覆盖更多细分场景，包括：

安全监管类：无人机识别、安全帽检测、反光背心识别、爬梯人员安全检测；

基础设施类：输电线路隐患检测、铁路工人检测、交通电子装置检测、烟囱检测；

环境治理类：水面垃圾识别、垃圾漂浮检测、城市垃圾检测、垃圾溢满检测；

工业运维类：焊接件表面缺陷检测、钢筋计数、车辆类型检测、蓝绿车牌位置检测；

特殊场景类：夜间目标识别、低光目标检测、非对齐 RGBT 跟踪、滑坡滚石检测。

已开启在线体验→https://open.geovisearth.com/webapp/algorithm/display?sid=483&source=%E6%98%9F%E5%9B%BE%E4%BD%8E%E7%A9%BA%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9B%86