鵬錦智飛無人機巡查系統(tǒng)城市治理違建監(jiān)管

超真實三維數(shù)字孿生

基于自研的國產(chǎn)三維數(shù)字地圖引擎ZMap Engine，提供超真實三維數(shù)字場景底圖支撐，可實現(xiàn)三維傾斜攝影測繪數(shù)據(jù)、BIM建筑物數(shù)據(jù)、Unity/UE4游戲場景數(shù)據(jù)的集成可視化，可為智慧園區(qū)、國土規(guī)劃、電力巡檢、公安巡查等行業(yè)，提供三維真實場景的業(yè)務底圖。

深度學習數(shù)據(jù)決策支持

提供實時化的遙感監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析決策平臺。基于華為昇騰MindSpore深度學習技術(shù)框架和華為鯤鵬TAISHAN云計算，自研遙感影像深度學習算法，實現(xiàn)基于深度學習人工智能機制的地形地物識別、信息提取與變化檢測。

三維數(shù)字孿生

基于知行ZMap Engine，支持多種三維數(shù)據(jù)格式融合：三維傾斜測繪數(shù)

基于營造的超真實三維數(shù)字孿生世界，支撐各行業(yè)無人機數(shù)字孿生場 景：三維航線規(guī)劃、三維場景仿真、三維航拍成果融合,支撐各業(yè)務場景 下的全局識別、精準狀態(tài)感知、實時數(shù)據(jù)分析、模型科學決策、智能精準

視頻融合與動態(tài)地圖

傳統(tǒng)實時無人機巡監(jiān)數(shù)據(jù)，多以視頻或圖片直播方式展現(xiàn)，隨著無人機 飛行位置的改變，客戶難于分辨當前視頻的?度與方位，巡監(jiān)效率大大 降低。

視頻標識與空間分析

傳統(tǒng)無人機視頻只是孤立的視頻文件，視頻無法以地理信息形式形象化表達?？蛻魺o法判別視頻所拍攝范圍的空間位置，也無法獲取視頻興趣內(nèi)容的地理信息，為指揮決策帶來極大的混淆與困擾。

AI深度學習識別

傳統(tǒng)AI深度學習識別模型：使用地面視?樣本數(shù)據(jù)、大算力設備以及云計算方式來實現(xiàn)。一方面，對于起飛升空后低空無人機視?數(shù)據(jù)影像的識別效果差；另一方面，無人機搭載專用計算大腦或購買云計算服務增加了客戶成本。

智巡天視

云端/邊緣端實時建圖

Zmeta除提供云端建圖的能力之外，還提供無人機遙控器邊緣端的建圖能力?？梢詽M足各種應用場景下的實時地圖構(gòu)建工作。甚至在無網(wǎng)絡環(huán)境下的野外地區(qū)，也可以利用無人機遙控器自帶算力或知行無人機載邊緣計算盒子Zbox（智合）算力，實現(xiàn)快速高效準確的地圖構(gòu)建工作。

實時AI智能識別

無須加裝任何硬件，且在無云計算網(wǎng)絡服務環(huán)境下，可實現(xiàn)單兵飛手的實 時AI智能識別功能。 單兵飛手加載AI智能模型后，可利用無人機自帶遙控器及數(shù)據(jù)wifi鏈路， 實時進行AI智能識別，提高外業(yè)飛行數(shù)據(jù)分析能力，提高作業(yè)效率。

兼容大疆自動機場

基于大疆上云API和知行一張圖SDK開發(fā)，Zmeta為其賦能*的一張圖決策功能。Zmeta將大疆機場作為參與監(jiān)測巡查任務的機器人設備納入統(tǒng)一管理，機場具備設備狀態(tài)管理、任務定制派發(fā)、實時視頻直播、視頻圖像云存儲等基礎功能。

AI深度學習識別

傳統(tǒng)AI深度學習識別模型:使用地面視角樣本數(shù)據(jù)、大算力設備以及云計算方式來實現(xiàn)。一方面，對于起飛升空后低空無人機視角數(shù)據(jù)影像的識別效果差;另一方面，無人機搭載專用計算大腦或購買云計算服務增加了客戶成本。

Zmeta提供了適配低空場景、小算力、邊緣計算的無人機AI智能模型，客戶利用飛機遙控器、APP，即可實現(xiàn)無人機巡查監(jiān)測的實時AI智能識別。

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