适用场景：地对空目标识别与探查
技术领域：人工智能，智能传感，视觉识别
案例简介 | 痛点问题 随着无人机技术的飞速发展，低空域的安全监测变得日益重要。但传统的探测手段在面对小型无人机、鸟类迁徙、气象气球等多种低空飞行物时，往往难以有效区分，导致误报频发，影响监测效率与准确性。 解决方案 团队创新性地采用了基于序列的识别与跟踪算法。该算法受人类认知机制启发，通过深度学习提取目标特征，并结合序列分析技术，有效解决了低分辨率下的目标检测和识别问题。同时，通过优化算法流程和引入多源数据融合，实现了快速响应和高识别正确率。 |
案例亮点/优势 | 即使在低分辨率的图像中，也能保证最小像素为24x24目标的识别准确性。同时，通过算法优化，识别响应时间被严格控制在1秒以内。更重要的是，结合多源数据融合和序列分析技术，识别正确率达到了90%以上，显著降低了误报和漏报的风险。 |
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文稿：数字孪生与具身智能团队、秦杨一；编辑：陆峰；审核：范文青
