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新品发布汇丨大势智慧：低空三维AI智算平台发布

2024-12-0519

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低空三维AI智算平台：连接空间数据与时空智能，让低空应用更简单高效

近日，大势智慧凭借对实景三维应用的深入理解和技术创新，推出了面向低空应用的低空三维AI智算平台（后简称“平台”），彻底实现了三维数据生产到应用的全流程一体化，让三维技术在低空场景下变得更加简单和高效。

低空三维AI智算平台发布会精彩集锦：

连接空间数据与时空智能

实现数据与应用打通

平台内嵌无人机管理、时空数据管理、时空AI分析以及资源智能调度四大模块，通过高度集成化、自动化和智能化的方式，实现了从数据采集到应用部署的快速、一体化服务，解决传统采集处理与应用业务流割裂带来的效率低下难题。

无人机管理模块

平台兼容多种无人机机场和无人机设备，用户可以通过该模块执行无人机设备管理，设定飞行任务、规划航线、自动二三维建模、AI识别等多项简便操作，实现数据采集、自动化建模与数据分析的无缝链接。

时空数据管理模块

时空数据管理模块能够将平台所接入的原始数据及处理后的数据提供高效的管理，包括“时空数据对齐与配准、数据自动汇聚、多时相版本数据管理、数据多端展示和数据分享”等多项功能，这些功能大幅提升了数据的可用性、共享性和管理效率。

时空AI分析模块

作为平台的核心模块之一，该模块集成了大势智慧多年源自底层所研究与积累的可靠、高效的时空AI算法，能够为三维建模、三维空间分析、二维影像/视频分析等应用提供强有力的算法支持；同时，利用大势自研的算子库能够快速实现基于业务流的算子可视化编排，从而高效满足城市级三维底图快速更新、矿山监测、城市管理等不同低空业务场景的实际应用需求。

资源智能调度模块

资源智能调度模块是平台运行的“总指挥”，通过统筹、协调和优化调度平台内的计算、存储与网络资源，实现无人机机场、无人机、时空AI算子和算力计算的集约化、自动化处理，确保时空AI算子能够高效、有序地执行空间数据分析任务，满足业务需求。

总的来说，低空三维AI智算平台具备兼容性强、全链条、AI智算、可复用等多项优势；支持多种传感器和无人机机场接入的同时，实现了各类数据的自动化汇聚与管理，同时具备上百种业务算子高度的集成与可拓展的能力和强大的调度与计算能力，最终用智能化、集成化的方式，打通了低空数据采集到应用的各个环节，实现了二三维数据感知、应用、处理的一体化，提高了业务流的整体生产效率，以低门槛，标准化、智能化的方式服务低空行业应用。

赋能多样化的低空场景应用

低空三维AI智算平台凭借其高度集成化的设计架构，展现出强大的数据处理能力、分析能力以及管理能力，可以有效解决实景三维低空应用中的诸多难题。接下来，一起了解下它在多个行业的典型应用案例。

集约化测绘生产

问题：整个测绘生产流程繁琐且复杂，需要多个外业和内业团队之间的紧密协作，并依赖多款软件进行数据处理和成果生成。此外，在成果展示与应用阶段，还需要其他相关部门及平台的支持。这一系列流程导致数据从生成到应用耗时较长，难以满足时效性要求较高的业务需求，同时成本也相对较高。

解决方案：

（1）私有化部署与集成化平台构建：大势智慧将平台通过私有化方式部署于测绘院总院，为用户打造了一个集数据生产、处理及发布于一体的集成化平台，有效降低了测绘总院在硬件设备上的投入成本。

（2）数据集约化处理与效率提升：平台实现了数据的集约化处理，各分院仅需负责数据采集并将其上传至平台，便能享受高效的数据处理与分析服务，从而大幅度提升了整体工作效率。

（3）数据服务化发布与高效对接：平台将处理后的数据结果以服务形式发布给各分院，确保了数据与应用的高效对接。

（4）项目数据自动归集与资产增值：平台支持项目数据的自动归集，进一步丰富了测绘总院的空间数据资产，为未来的数据分析和决策提供了更加全面、准确的数据支持。

武汉大学校园巡检

需求：随着智慧校园建设的推进，实时、高效数据管理的需求日益增长。校园管理者需要快速且准确地了解校园环境的动态变化、人车流量的分布情况和施工的最新进展等。因此，定期更新和获取相关数据变得至关重要。

解决方案：

（1）无人机航点巡检管理：利用平台的无人机管理模块，对大疆机场2实施高效管理，设计并执行常规航点巡检路线，确保航点数据的精准采集。

（2）自动化任务流与数据更新：通过平台提供的算子编排功能，实现了四种任务流模式，从而确保了校园全域的三维底图能够每月更新、正射影像每两周更新，以及人车识别密度分析图和车辆分布热力图的每日更新。这些更新为校园安全管理和施工管理等工作提供坚实的数据支撑。

（3）变化检测与数据融合分析：借助平台内嵌的二三维融合变化检测算子，完成了校园季度性变化检测。并且利用实景三维在线更新技术，实现了多期数据的无缝融合与深入分析。

分布式光伏组件设计项目管理

问题：在光伏组件布局设计阶段，传统方法主要依赖现场勘测人员收集数据并绘制图纸，随后设计人员会依据这些二维图纸和光伏设备的相关知识，进行光伏板铺设设计。最终，这些设计方案将交由施工团队来实施。这一流程不仅涉及多个分散的环节，而且二维图纸无法充分展示关键信息，例如光照和遮挡情况。

解决方案：

（1）数据采集与上传：平台通过无人机管理模块，高效完成现场数据采集与云端上传，为后续分析奠定坚实基础。

（2）自动化三维建模与智能分析：通过平台时空AI分析模块，调用三维重建算法，实现自动化三维建模。在此基础上，通过可视化算子编排功能，平台可以自动执行阴影分析、轮廓提取、屋顶提取和障碍物提取等操作，从而为客户在光伏板排布方面的规划与设计提供有力支持。

（3）业务周期与成本的降低：平台通过集约化的方式完成了现场勘察、出图、设计辅助分析等工作，使项目整体工期缩短60%以上，大大缩短了项目周期，有效节约了人工成本。

矿山智能监测

问题与需求：在矿山运营和监测过程中，传统的监测方式主要依赖人工进行数据采集、三维模型生产和业务应用，自动化和智能化技术应用不足。首先，从数据采集、生产到应用的过程周期长，无法满足对矿山开采现状和风险预警的实时监控需求。其次，由于人工采集的数据可能存在误差或延迟，导致无法准确反映矿山的实际情况。

解决方案：

（1）定期数据获取：平台通过将无人机机场接入无人机管理模块，规划飞行路线和周期，实现矿区二三维数据的定期、高效采集。

（2）三维重建与要素提取：依据采集的数据，平台自动完成三维重建，并通过算子编排功能，进一步实现台阶、边坡、运输道路等关键要素的自动提取和量算。

（3）矿区动态监测：平台还支持对矿区的多时相模型配准、矿区变化检测等功能，从而帮助客户更好地掌握矿区的开采情况和资源利用情况。

（4）安全预警与统计报告生成：基于安全设计报告实现自动预警并生成统计报告，为矿山的安全生产提供了坚实的数据支撑。