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        工廠無人機室內安全巡檢案例

        一、項目背景與目標

        背景

        工廠內設備種類繁多,包括機床、噴霧塔、壓機、泵體和壓力容器等,潛在風險包括火災、高溫和易燃氣體泄漏等。傳統的人工巡檢效率較低,存在盲點,并且不適合高溫或危險區域的檢查。

        工廠無人機室內安全巡檢案例
        工廠無人機室內安全巡檢

        項目目標

        部署一套基于室內無人機的智能巡檢系統,以達到以下目標:

        • 完全自主飛行、障礙物避讓、圖像采集、傳感器監測。
        • 多源數據整合與人工智能智能識別異常情況。
        • 實時數據上傳與異常警報。
        • 低依賴人工干預,適應沒有WiFi和障礙物較多的工廠環境。

         

        二、系統架構概述

        系統組成部分

        模塊功能介紹

        • 無人機系統,適用于工業級的室內無人機,配備多種傳感器,能夠自主飛行并避開障礙,進行數據采集。
        • 機巢系統具備起降平臺,能夠自動充電、數據傳輸,并適應環境(具備恒溫和防塵功能)。
        • 網絡通信模塊支持 Mesh 網絡組建或本地5G微基站的部署,消除了對WiFi的依賴。
        • 多傳感器系統配備可見光與紅外攝像頭,以及甲烷、一氧化碳、煙霧、溫度和紅外傳感器。
        • 人工智能圖像處理模塊異常檢測(明火、煙霧、溫度升高、泄漏、占道、物體位移)
        • 飛行與巡檢管理平臺的地面控制系統,用于管理飛行器、航線、任務和傳感器的配置等。
        • 告警與通知中心實時將異常信息推送至相關人員(短信/應用程序/廣播/大屏幕)

        三、核心功能介紹

        無人機平臺的設計

        飛機硬件參數的建議

        • 工業級飛行控制系統(具備自主飛行、姿態調節和避障功能)
        • 支持承載重量超過 500 克的設備(如攝像頭、傳感器模塊)。
        • 雙旋翼/四旋翼,具備穩定的懸停功能。
        • 支持 RTK/SLAM 的室內定位功能。
        工廠無人機室內安全巡檢案例
        無人機室內安全巡檢

        搭載模塊

        • 可見光攝像頭(1080p/4K分辨率)
        • 紅外熱成像儀(精度±2℃)
        • 甲烷傳感器 / 一氧化碳傳感器(ppm級別檢測)
        • 煙霧和溫度傳感器(用于檢測異常火災或高溫情況)

        通信網絡的設計

        室內網絡通信建議如下:

        優先選擇:

        實施Mesh網絡或微覆蓋WiFi-6接入點。

        Mesh路由器安裝在各個巡檢地點。

        確保圖像和傳感器數據上傳的穩定性。

        備用方案:5G室內小型基站

        適用于對低延遲圖像傳輸有較高需求的場景。

        飛行系統功能介紹

        增加機巢(直升機停機坪)每個廠區配備一個或多個“無人機巢”。

        功能包括:

        • 自動起飛、自動降落、自動充電和數據上傳。
        • 平臺管理后臺可以添加、編輯或停用機巢。
        • 支持位置標記及其與地圖坐標的關聯。

        添加無人機的功能。

        • 每架無人機都有一個獨特的編號。
        • 登記參數包括:型號、電池容量、載重能力以及傳感器的安裝情況。
        • 可關聯飛行計劃、任務歷史和故障記錄。
        • 制定航班計劃與航線,可視化地圖功能可以編輯飛行路徑,支持多段巡檢點和路線規劃。

        飛行計劃的參數包括:

        • 開始和結束時間/定期任務(例如每天8:00)
        • 飛行速度、高度和懸停時長
        • 避障模式(紅外/視覺SLAM/雷達傳感器)
        • 是否開啟錄像、圖片捕捉、紅外拍攝等功能?

        攝影參數與傳感器配置

        • 每個航點都可以進行設置:
        • 拍攝模式(視頻、照片、紅外或三者結合)
        • 拍攝角度(垂直或傾斜)
        • 分辨率、幀速等指標
        • 傳感器的采樣頻率和閾值預警配置。

        人工智能識別系統與異常檢測

        圖像分析內容(可以部署在邊緣或服務器端)

        可見光圖像識別技術:

        • 明火、煙霧、設備閃爍異常、侵占道路。
        • 異物阻擋、設備位置變化、液體泄漏
        • 紅外圖像識別技術。

        熱點識別(設備溫度升高)

        管道溫度異常及熱源檢測

        傳感器聯合識別:

        • 溫度超過閾值并且出現紅外熱點和煙霧時,火災風險較高。
        • 可燃氣體與溫度升高結合可能導致泄漏的風險。
        • 煙霧與二氧化碳上升 => 初始火災情況
        • 聯合圖像與氣體濃度的自動推理隱患。

        二、模型與算法

        • 算法可以與TensorFlow、PyTorch等人工智能框架進行集成。
        • 模型定期進行訓練更新(支持遷移學習)。
        • 圖像識別與傳感器融合可以通過規則與人工智能相結合的方式來減少誤報。

        結果上傳與異常提醒

        數據存儲與上傳

        • 所有圖像、紅外視頻和傳感器數據。
        • 實時傳輸或在任務完成后批量上傳到服務器。
        • 結構化數據歸檔包括:時間、位置、數據值和圖像鏈接。

        通知系統的設計

        • 異常識別后,系統會自動將其加入告警隊列。
        • 推送到值班人員的手機應用程序中。
        • 推送到中控室的大屏幕、短信提醒、廣播音響

        告警等級劃分:

        • 一般(溫度輕微超出標準)
        • 嚴重(火災、濃度危險)

        四、方案的優勢與拓展方向

        優勢說明

        全自主飛行,無需人工干預,可按時間、地點和指定參數進行飛行。

        高度適應性適應障礙復雜/無GPS/無WiFi的工廠環境

        多維檢測支持圖像、多傳感器和人工智能識別。

        快速響應的實時警報聯動系統,能夠有效縮短反應時間。

        易于擴展,能夠支持更多傳感器的安裝、航線的擴展以及多廠區的管理。

         

        魁鯨構建了自研飛控系統,集成路徑規劃、姿態控制、多傳感實時融合、地圖可視化等能力,并提供豐富二次開發支持?。

         

         

        獲取更多信息請聯系售前電話

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