
9月4日,新空安低空数智平台V3.14正式上线。持续完善算法管理、航线规划和智慧交管等核心能力,进一步推动人工智能、大模型与无人机业务深度融合,围绕智慧交管、智能应用、航线规划、低空态势、飞手端及平台基础能力进行全面升级。
大模型检测算法正式进入航线规划体系,支持用户通过自定义检测词汇配置目标检测任务,推动无人机智能感知能力由固定算法向开放式、自定义、持续扩展的方向发展。新空安正在加快构建面向实战的低空智能感知与业务应用体系。
传统无人机智能巡检,通常需要根据既有算法库选择相应的检测能力,新空安进一步突破这一模式。
新版本支持在航线规划过程中直接配置大模型检测算法,用户可以根据实际业务需求,自定义检测词汇和检测目标,由大模型完成目标理解,并随航线任务执行智能检测。让自然语言成为定义检测任务的新方式,让AI能力更加贴近实际业务需求。
如此,新空安构建可以针对具体场景配置任意所需算法。从固定算法选择,到检测目标自定义;从平台有什么算法,到业务需要检测什么。大模型正在成为新空安新的智能算法入口。

随着检测目标可以通过自然语言进行定义,传统固定算法数量所形成的能力边界正在被进一步突破。
车辆、行人、烟火、动物、道路异常、行为异常以及不同类型的交通状态,都可以成为智能检测对象。
通过大模型对目标进行理解和识别,平台可以持续拓展低空智能感知范围,让更多现实场景进入AI感知体系。
从新增一个算法,转变为定义一种新的检测需求。从算法库,进一步走向可持续扩展的智能能力空间。
这意味着,空安万相,万物可察。

本次升级新增多项智能检测算法,包括:违反禁止标线指示车辆检测、未礼让行人车辆检测、人员翻越栏杆检测、动物闯入道路检测、交通烟火检测、城区交通拥堵检测、高速交通拥堵检测。
结合平台现有算法能力,新空安持续构建覆盖交通管理、公共安全和综合治理等领域的AI智能感知能力。
算法能力的提升,不仅体现在算法数量的增加,更体现在算法与数据的持续结合。

V3.14新增视频分析模块,统一管理离线算法视频分析任务。针对无人机采集的视频素材,可根据不同业务需求调用相应算法进行进一步分析,实现采集数据的二次分析和持续利用。
同一批视频数据,可以结合不同检测目标和业务场景进行多次分析。一次飞行采集形成的数据,不再局限于单一任务、单一算法或单次使用,而可以随着业务需求变化持续进入新的分析流程。
让算法能力与数据资源形成持续互动,使低空采集数据能够支撑更多场景、更长周期和更多业务需求。
算法无界,智能生长

进一步强化智慧交管能力,围绕交通违法、交通事故、交通隐患和交通拥堵等重点场景进行业务能力完善。新增:
新增交通隐患管理模块,实现隐患数据统一管理,支持查询查看、编辑、复审判定、证据管理及证据导出。
通过对隐患发现、证据留存、复审判定等环节进行统一管理,进一步提升交通隐患数字化管理和闭环处置能力。
新增交通拥堵业务管理模块,对算法识别产生的拥堵事件进行统一管理,实现交通拥堵事件的集中查看和业务处理。
新增智慧交管驾驶舱,集成违法取证、事故取证、事故AI自动取证、隐患取证等功能。并且支持远控+AI辅助取证,自动识别和手动补拍完美结合。

V3.14同步升级飞手端APP。新增交警违法、事故、隐患取证功能,并新增任务管理模块,支持取证记录的数据同步。
通过平台端、飞手端与业务系统之间的协同,进一步完善从任务下达、现场执行、数据回传到业务应用的作业链路,全面完成单兵执法和无人机机场自动化执法的统一化平台管理。
新增低空态势数据大屏,围绕设备资源、飞行数据、警情数据进行统一统计和分析,并支持数据排行展示。
通过对低空设备、飞行及业务数据进行集中汇聚,为低空运行管理和业务分析提供更加完整的数据支撑。
同时,新增“系统配置”一级菜单,将接警配置、地图配置、空域配置、安全配置等能力纳入统一管理,进一步完善平台基础支撑体系。

新空安持续围绕实际应用场景推进平台升级。平台能力正在逐步形成设备接入、飞行管理、航线规划、AI识别、智能取证、事件管理、数据分析、业务处置的全功能体系
设备是基础,飞行是载体,AI是核心能力,数据是基础资源,业务则是最终价值。
随着大模型进入航线规划,算法从固定配置向自定义检测演进,新空安正在进一步建立一个能够持续扩展、持续学习、持续适应业务需求的低空智能应用平台。
从一机多用,到千机万用;
从固定算法,到算法无界;
从智能感知,到人机智治;
从单一无人机管理,到面向多设备、多任务、多场景的低空空间OS。平台正在不断拓展低空数字化、智能化应用边界。
以无人机为载体,以人工智能为核心,以数据为支撑,以实际业务为导向,新空安将持续推动低空感知、智能作业与行业治理深度融合。
让无人机看得更广,让AI识得更多,让低空应用更加智能。

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