国核院无人机飞控平台
2025-06-13 16:57:16
行业：物联网、人工智能
载体：网站、算法模型
技术：Java、Spring Boot、Vue、MySQL
业务背景
在电力行业巡检工作中，传统人工巡检存在效率低、风险高、成本大等问题，且难以对复杂地形、高危区域进行全面检测。国核院无人机飞控平台应运而生，其业务亮点在于整合无人机机巢管理、无人机管理、AI 识别缺陷、航线管理等功能，实现巡检自动化、智能化，提高巡检效率与准确性，降低人力成本与安全风险，为电力设施安全稳定运行提供有力保障。立项旨在解决传统巡检的弊端，提升电力巡检的整体水平与质量。
功能介绍
（一）具体功能模块及实现功能
无人机机巢管理：实现机巢的远程监控、自动充电、维护提醒等功能，确保无人机随时处于可用状态，提高无人机的使用效率和使用寿命。
无人机管理：涵盖无人机注册、状态监测、飞行数据记录等，方便管理人员对无人机资产进行统一管理和调度，实时掌握无人机运行情况。
无人机 AI 识别缺陷：利用 AI 图像识别技术，对无人机巡检拍摄的图像进行分析，快速准确识别电力设施的缺陷，如线路破损、设备老化等，减少人工识别的误差和时间成本。
航线管理：支持航线规划、编辑、导入导出等功能，根据不同的巡检需求制定最优航线，确保巡检覆盖全面且高效。
（二）主要功能路径
用户登录系统后，可进入无人机管理模块查看无人机状态并进行调度。在航线管理模块中，根据巡检区域特点规划航线，将航线任务分配给指定无人机。无人机从机巢自动起飞执行巡检任务，飞行过程中实时回传数据至平台，机巢管理模块同步监控无人机电量、状态等信息，保障飞行安全。巡检完成后，无人机 AI 识别缺陷模块对采集的图像进行分析，生成缺陷报告，供用户查看和处理，形成完整的无人机巡检闭环管理流程。
无人机机巢管理：实现机巢的远程监控、自动充电、维护提醒等功能，确保无人机随时处于可用状态，提高无人机的使用效率和使用寿命。
无人机管理：涵盖无人机注册、状态监测、飞行数据记录等，方便管理人员对无人机资产进行统一管理和调度，实时掌握无人机运行情况。
无人机 AI 识别缺陷：利用 AI 图像识别技术，对无人机巡检拍摄的图像进行分析，快速准确识别电力设施的缺陷，如线路破损、设备老化等，减少人工识别的误差和时间成本。
航线管理：支持航线规划、编辑、导入导出等功能，根据不同的巡检需求制定最优航线，确保巡检覆盖全面且高效。
（二）主要功能路径
用户登录系统后，可进入无人机管理模块查看无人机状态并进行调度。在航线管理模块中，根据巡检区域特点规划航线，将航线任务分配给指定无人机。无人机从机巢自动起飞执行巡检任务，飞行过程中实时回传数据至平台，机巢管理模块同步监控无人机电量、状态等信息，保障飞行安全。巡检完成后，无人机 AI 识别缺陷模块对采集的图像进行分析，生成缺陷报告，供用户查看和处理，形成完整的无人机巡检闭环管理流程。
项目实现
（一）项目角色、参与人数、开发周期及个人任务
项目团队包含项目经理 1 人、 产品经理 1 人、架构师 1 人、后端开发 2 人、前端开发 2 人、测试人员 1 人，开发周期为 3 个月。
（二）技术栈、架构、实现亮点与难点
技术栈采用 Spring Boot 构建后端服务，Vue.js 开发前端页面，数据库使用 MySQL 存储业务数据，Redis 缓存热点数据。架构上采用微服务架构，将各功能模块拆分为独立服务，提高系统的可扩展性和稳定性。实现亮点在于通过 AI 算法优化图像识别精度，采用分布式任务调度实现航线高效执行；难点在于无人机与平台的实时数据传输稳定性保障，以及 AI 模型在复杂环境下的缺陷识别准确率提升，项目团队通过多次测试与优化，最终较好地解决了这些问题 。
项目团队包含项目经理 1 人、 产品经理 1 人、架构师 1 人、后端开发 2 人、前端开发 2 人、测试人员 1 人，开发周期为 3 个月。
（二）技术栈、架构、实现亮点与难点
技术栈采用 Spring Boot 构建后端服务，Vue.js 开发前端页面，数据库使用 MySQL 存储业务数据，Redis 缓存热点数据。架构上采用微服务架构，将各功能模块拆分为独立服务，提高系统的可扩展性和稳定性。实现亮点在于通过 AI 算法优化图像识别精度，采用分布式任务调度实现航线高效执行；难点在于无人机与平台的实时数据传输稳定性保障，以及 AI 模型在复杂环境下的缺陷识别准确率提升，项目团队通过多次测试与优化，最终较好地解决了这些问题 。
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