1. 项目概述
1.1 项目背景 项目目标：提高应急救援的效率和精度，减少人员伤亡和财产损失。 项目意义：利用无人机技术进行灾情监测、搜救、指挥调度，提升应急响应能力。 1.2 项目范围 系统覆盖区域：城市、山区、水域等各类应急救援场景。 系统功能描述：无人机飞行控制、实时数据采集、数据处理、应急指挥、数据可视化等。
2.1 系统总体架构 系统组成：无人机、传感器、数据传输设备、数据处理设备、用户终端等。 系统拓扑图：展示各组件之间的连接和数据流动。 2.2 数据采集层 无人机选型： 多旋翼无人机： 型号：DJI Mavic 2 Enterprise Dual 飞行时间：31分钟 负载能力：500克 传感器：可见光相机、红外相机 固定翼无人机： 型号：senseFly eBee X 飞行时间：90分钟 负载能力：1千克 传感器：多光谱相机、热红外相机 传感器选型： 摄像头： 型号：DJI Z30变焦相机 分辨率：4K 变焦倍数：30倍 红外相机： 型号：FLIR Tau 2 分辨率：640x512 气体传感器： 型号：SGP30 检测范围：CO2、VOCs 温度传感器： 型号：DS18B20 测量范围：-55°C至125°C 数据传输方式： 无线通信模块：4G/5G模块 卫星通信模块：Inmarsat BGAN 2.3 数据处理层 数据预处理： 图像去噪：使用中值滤波或高斯滤波去除图像噪声。 数据校正：校正传感器数据的偏差和误差。 数据存储： 本地缓存：使用SSD硬盘或NVMe硬盘进行高速缓存，存储最近的数据。 云端存储：使用云存储服务（如AWS S3、阿里云OSS）进行长期存储，支持数据备份和恢复。 数据清洗： 去除无效数据：过滤掉模糊、遮挡或低质量的图像。 修正异常值：使用统计方法或机器学习模型修正异常值。 填补缺失数据：使用插值算法或预测模型填补缺失数据。 2.4 AI算法层 算法选择： 图像识别算法：使用深度学习模型（如ResNet、VGG）进行图像识别。 目标检测算法：使用深度学习模型（如YOLO、SSD）进行目标检测。 模型训练： 数据集：使用公开的数据集（如COCO、ImageNet）和自定义数据集进行训练。 训练平台：使用GPU集群（如NVIDIA DGX）进行模型训练，加速训练过程。 训练参数： 学习率：0.001 批量大小：64 迭代次数：100,000次 损失函数：交叉熵损失函数 模型验证： 测试集：使用独立的测试集验证模型的准确性和鲁棒性。 评估指标： 准确率：99% 召回率：98% F1分数：98.5%
2.5 应用层 用户界面设计： 应急指挥管理模块：无人机飞行控制、实时数据查看、指挥调度、任务分配等。 数据可视化模块：实时显示灾情图像、温度、气体浓度等数据，生成统计图表和报告。 用户终端： 移动应用： 平台：iOS、Android 功能：无人机飞行控制、数据查看、任务分配等。 Web应用： 平台：浏览器访问 功能：无人机飞行控制、数据查看、任务分配等。 指挥中心终端： 设备：高性能计算机、大屏幕显示器
3. 硬件选型
3.1 无人机 多旋翼无人机：DJI Mavic 2 Enterprise Dual 固定翼无人机：senseFly eBee X 3.2 传感器 摄像头：DJI Z30变焦相机 红外相机：FLIR Tau 2 气体传感器：SGP30 温度传感器：DS18B20 3.3 数据传输设备 无线通信模块：4G/5G模块 卫星通信模块：Inmarsat BGAN 3.4 数据处理设备 边缘计算设备：NVIDIA Jetson TX2 服务器：Dell PowerEdge R740 3.5 用户终端 移动应用：iOS、Android平台 Web应用：浏览器访问 指挥中心终端：高性能计算机、大屏幕显示器
