相对传统视频安防监测系统以地面固定点位相机为主进行定点防控，无人机具备飞行灵活性高、巡检效率高、投入成本低等特点，正在光伏巡检、风电巡检、变电巡检、铁塔巡检、森林防火、水务巡检、工地巡检、城管应急等领域兴起和快速发展。
无人机的广泛应用，能够为业务管理及时提供准确的一手信息，构建天地一体化监测系统，实现无死角覆盖与监测。国家层面及各省市也都陆续出台了相应政策，对无人机、人工智能技术应用进行大力鼓励和支持。
△国家层面及各省市出台无人机相关政策
在这之前，我们已经推出过一期关于「无人机+AI视觉算法」进行光伏智能巡检的方案介绍，今天我们将带来此组合在道路巡检领域的应用。
传统道路管理巡检痛点01巡查人员负荷重，安全难保障
道路巡查线路长，车辆多、人员杂，难以有效全局管控；在出现恶劣天气、复杂地形、交通事故等情况下，巡查人员安全难保障。
02视频监控盲区大，效率低
监控人员负责上百上千路摄像头，无法24小时监视易遗漏；事故后只能回放检索，无预警无追踪；监控视频数据海量，依赖人力监管效率低。
0传统无人机巡检依赖专业人工
无人机巡检依赖专业飞手，局限性大；而且无人机巡检结果依赖专家现场判断或者事后分析，巡检效率取决于专家数量及时间。
04无法预警，事故响应不及时
当突发事件发生或出现征兆时，受制于传统的视频检测手段，难以做出准确判断且及时反应，导致事态扩大、出现更多安全损失。
AI赋能无人机道路智能巡检无人机作为道路巡检人员的“好帮手”，相对传统人工路面巡查模式，具有操作性强、执法效率高、巡查视野广等特点。极视角深入道路巡检场景，打造了「无人机道路巡检系列算法」，与无人机结合可以帮助执法人员巡查重点执法区域车辆、道路、环境、人员等要素，及时发现违法违规行为，实现「无人机+AI视觉算法」道路巡检全流程自动化智能化。
△无人机道路智能巡检架构
车辆要素识别包括车型识别（货车、渣土车、重型机械、大客车、小轿车、三轮车、两轮车等）、车牌识别、车流统计、车朝向识别等，当出现交通事故或者其他异常情况时，「无人机+AI」巡检可提供事故处理的支撑信息，帮助执法人员判断形势，派出最近的处置资源。
道路要素识别包括道路规划线识别、占道经营识别、道路积水识别、道路异物及面积识别等，「无人机+AI」巡检可对道路规划线、占道经营以及路面出现的积水及异物等进行识别，及时发现和提醒相关部门进行处置，保障道路通行和城市整洁有序。
环境要素识别包括绿化带识别、烟雾识别、渣土车抛洒、河道垃圾识别等，对城市、森林、水域等特定区域环境进行监测，「无人机+AI」巡检可提供丰富信息，不断强化市容巡查力度，落实精细化管理措施，全面提升城市环境。
人员要素主要是识别人流密度、人体倒地等，在「无人机+AI」巡检过程中，可对学校门口、大型广场、露天活动现场等人员聚集的地方做出人流统计、分析并预警，当人流密度超过一定阈值或者出现人员摔倒的情况，立即报警以便及时做出相应处理措施。
无人机智能巡检多场景示例目前，极视角AI视觉算法已经与无人机巡检的多个场景结合并进行落地应用，包括无人机工地巡检（施工车辆识别、安全帽识别）；无人机城市巡检（违建识别）；无人机河道巡检（垃圾识别）；无人机森防巡检（烟雾识别）；无人机光伏巡检（光伏板缺陷检测）等。
△「无人机+AI视觉算法」智能巡检场景示例
面对各行业降本增效及精细化管理需求，极视角基于算法商城+AI视觉算法以及+行业场景的项目落地经验，可为无人机提供持续的算法迭代服务，专家团队提供售后技术支持，实现高性价比的全方位AI能力加持。极视角希望与无人机伙伴携手赋能万千智能巡检场景，共同为客户提供最具性价比的方案，大大提高社会智能化水平。（
