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中科云圖:基于DeepSeek構(gòu)建低空遙感大模型

目前已完成與主流AI框架的異構(gòu)兼容及50+業(yè)務(wù)模型遷移驗證。

中科云圖從2023年開始研究大模型與低空遙感技術(shù)的融合應(yīng)用,目前已接入DeepSeek、智譜等多款模型,讓無人機巡檢更高效、更智能。

針對復雜場景無人機巡檢的痛點,中科云圖融合GEOAI算法引擎與DeepSeek多模態(tài)大模型,推出更實用的智能識別方案。

疑似違建篩查

通過分析棚架結(jié)構(gòu)、覆蓋面積與周邊環(huán)境的空間關(guān)系,可有效區(qū)分施工圍擋、農(nóng)業(yè)大棚與違規(guī)搭建,減少因結(jié)構(gòu)相似導致的誤報。

占道經(jīng)營判別

精準識別出人行道/車行道上的經(jīng)營攤位、堆放貨物等關(guān)鍵目標,而不僅僅依賴于對遮陽傘的識別。

垃圾堆放檢測

不僅能識別垃圾堆的存在,還可通過輪廓尺寸、堆積高度等特征判斷堆放規(guī)模,對超過5平方米的重點點位進行標繪。

GEOAI低空遙感算法引擎

GEOAI低空遙感算法引擎依托中科云圖全棧自研架構(gòu),集成“動態(tài)多路視頻解析、亞米級地理空間標定、多目標追蹤及自適應(yīng)巡檢”四大核心模塊。支持云邊端彈性部署,并適配接入昇騰、瑞芯微等國產(chǎn)算力平臺。系統(tǒng)構(gòu)建覆蓋電力、交通、水利等6大領(lǐng)域的20+場景,實現(xiàn)復雜低空無人機作業(yè)的數(shù)據(jù)采集-分析-決策全鏈路閉環(huán)。目前已完成與主流AI框架的異構(gòu)兼容及50+業(yè)務(wù)模型遷移驗證,低空經(jīng)濟研究院將繼續(xù)深化對大模型方向的探索,為復雜無人機場景提供更智能、高效的解決方案。

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