书名：低空经济下无人机巡检技术与应用AI视觉算法与解决方案落地指南
定价：69.8
ISBN：9787115686893
作者：叶鹏飞（@进击的旭鹏） 袁钰坤
版次：第1版
出版时间：2026-03

内容提要：
本书聚焦低空经济下AI赋能无人机巡检的技术革新与行业应用。本书*系统解析了无人机巡检的市场需求、技术基础、系统基本组成、任务类型、应用场景、工作流程及实施关键要素；其次，深入探讨了AI视觉算法在无人机巡检中的价值、无人机识别目标的技术挑战，以及AI视觉算法项目的落地方法；接下来，结合城市管理、交通巡检、环境监测、工业巡检、农林业监测等场景，提出了从需求分析到落地部署的解决方案；*，展望无人机巡检的技术发展趋势、行业发展趋势及智能化演进。 本书适合无人机行业从业者、AI技术研发人员、相关领域研究人员及对无人机巡检应用感兴趣的行业决策者阅读。



作者简介：
叶鹏飞（@进击的旭鹏） 奥克兰大学人工智能专业硕士、筑波大学信息系统专业硕士。现任希图科技合伙人、共达地AI产品市场经理，曾任腾讯产品经理，在AI产品设计与市场推广方面具有丰富经验。已出版AI应用类图书3部，拥有1项AI应用相关发明专利。作为知名行业IP“旭鹏”*，致力于推动AI技术的普及与落地。 袁钰坤 爱丁堡大学人工智能专业硕士，人工智能中级工程师，在AI领域拥有7年以上研究与实践经验。已在中文计算机类核心期刊上发表多篇学术论文，并出版人工智能专著1部，致力于推动AI技术的理论发展与实践落地。

目录：
第 1章 AI赋能千行百业的“蓝海市场”——无人机巡检 1
1.1 无人机巡检的市场需求与增长潜力 1
1.1.1 传统人工巡检的痛点 1
1.1.2 无人机巡检市场规模预测与增长趋势 6
1.1.3 各行业对无人机巡检的需求分析 7
1.2 AI赋能无人机巡检的技术基础 10
1.2.1 计算机视觉与AI视觉算法的发展对无人机的影响 10
1.2.2 感知系统的助力 11
1.2.3 5G/6G通信技术的发展对无人机巡检的赋能 14
第 2章 无人机巡检项目的构成 17
2.1 无人机巡检系统的基本组成 17
2.1.1 飞行平台 17
2.1.2 传感器系统 21
2.1.3 计算与存储单元 25
2.1.4 通信与控制系统 28
2.1.5 巡检作业软件 29
2.1.6 视觉识别算法 31
2.2 无人机巡检的任务类型与应用场景 31
2.2.1 例行巡检与特定任务巡检 32
2.2.2 近距离巡检与远距离巡检 35
2.2.3 单机作业与多机协同巡检 38
2.3 无人机巡检工作流程 41
2.3.1 任务规划 41
2.3.2 数据采集 45
2.3.3 数据处理 47
2.3.4 结果输出 49
2.4 无人机巡检项目实施的关键要素 49
2.4.1 设备选型与集成 50
2.4.2 数据链路与计算架构 53
2.4.3 监管与合规性要求 55
2.4.4 运维与持续优化 60
第3章 AI视觉算法在无人机巡检中的价值 63
3.1 AI赋能无人机巡检的核心优势 63
3.1.1 *的数据采集与处理 63
3.1.2 快速判断与识别画面目标 65
3.1.3 复杂环境的适应能力 67
3.2 无人机巡检与传统人工巡检对比 70
3.2.1 巡检效率的质变 70
3.2.2 巡检*性的提升 71
3.2.3 巡检成本的下降 73
第4章 无人机识别目标的技术挑战 77
4.1 高分辨率小目标检测难点 77
4.1.1 高分辨率图像处理对计算资源、模型复杂度与实时性的挑战 77
4.1.2 小目标检测对目标聚集、目标大小变化问题的应对思路 81
4.2 高空视角下的复杂环境干扰 86
4.2.1 复杂光照条件的影响 86
4.2.2 多样化背景的影响 88
4.2.3 天气变化的影响 89
4.3 目标跟踪与运动模糊 90
4.3.1 无人机运动导致的目标模糊与识别下降 90
4.3.2 目标丢失 91
4.4 数据采集、标注与模型泛化挑战 92
4.4.1 无人机巡检数据采集难度与多样性 93
4.4.2 无人机巡检标注数据质量评估 94
4.4.3 AI视觉算法泛化性 95
第5章 AI视觉算法项目的落地方法 97
5.1 识别需求的可行性分析 97
5.1.1 算法识别边界的划定 99
5.1.2 实时识别与异步识别 100
5.1.3 算法识别目标的定义 101
5.1.4 算法精度、速度与算力成本的平衡 102
5.2 AI视觉算法方案的设计 111
5.2.1 AI视觉算法的选择与优化 112
5.2.2 多目标检测、目标跟踪与行为识别 115
5.2.3 边缘计算与云计算的决策 118
5.3 数据的准备与模型的训练 120
5.3.1 训练数据的采集、清洗与标注 120
5.3.2 数据增强与小样本问题应对策略 122
5.3.3 迁移学习与模型微调的方法 123
5.4 算法后链路编排的设置 124
5.4.1 目标跟踪、目标计数、时序记忆 124
5.4.2 识别后续动作的自动化决策 125
5.4.3 AI视觉算法识别与无人机飞行控制的联动优化 126
5.5 算法落地部署的方法 127
5.5.1 边缘部署的影响因素 128
5.5.2 模型压缩与推理加速优化 130
5.5.3 适应不同硬件平台的模型优化 132
5.5.4 持续优化与模型迭代的策略 134
第6章 无人机巡检的应用场景与落地注意事项 139
6.1 城市管理：楼顶违建检测与道路垃圾监控 139
6.1.1 楼顶违建检测 139
6.1.2 道路垃圾监控 143
6.2 交通巡检：道路违章与事故检测 145
6.2.1 交通路口*速识别 145
6.2.2 交通事故识别 146
6.2.3 交通车流统计识别 151
6.3 环境监测：河道排污识别、森林人员闯入与毁损识别 153
6.3.1 河道排污识别 153
6.3.2 森林人员闯入与毁损识别 156
6.4 工业巡检：光伏巡检与风力发电巡检 158
6.4.1 光伏巡检 158
6.4.2 风力发电巡检 159
6.5 农林业监测：病虫害监测巡检 161
第7章 无人机巡检的未来趋势 163
7.1 无人机巡检的技术发展趋势 163
7.1.1 AI视觉算法的演进 163
7.1.2 多模态感知融合 165
7.1.3 5G/6G低空网络与无人机协同优化 166
7.2 无人机巡检的行业发展趋势 167
7.2.1 低空经济发展对无人机巡检的推动作用 167
7.2.2 法规政策与标准化建设的影响 168
7.2.3 “无人机+AI”在新兴行业的探索 169
7.3 无人机巡检的智能化演进 170
7.3.1 从单机智能到集群协同智能 171
7.3.2 AI自主学习与任务优化能力的增强 171
7.3.3 从辅助决策到全自动无人巡检的发展路径 172