无人蜂群协同巡检
融合激光感知、协同任务规划和自适应速度决策，控制多架无人机在塔体周围完成同层多视角与异层分区巡检。
主要输入点云、位姿、任务目标核心机制分层协同、EGO 规划、SAC 速度约束主要输出轨迹、巡检影像与任务状态
技术说明 ↗核心技术
三项创新对应三段处理链
三个技术方向在页面层级上并列，内部结构则按照各自的感知、推理或监管机制展开。
项目概览
面向通信基建施工过程的
低空蜂群协同感知智能监管系统
烽云智监连接无人机巡检、施工影像分析、物联网观测和工程监管。系统记录数据的采集位置、分析过程、审核结果与处置状态，使施工证据能够进入后续复核和档案交付。
系统范围
施工监管中的三类技术约束
通信基建施工同时涉及空间覆盖、影像判读和过程追溯。三项核心技术分别处理一类约束，并通过统一的工程上下文交换数据。
遮挡、避障与多机轨迹冲突
通信塔体存在明显遮挡，单机视角难以完整覆盖。多机并行巡检还需要协调进入顺序、垂向分层和局部避障，避免轨迹冲突。
局部目标与工程语义差异
违章行为要求端侧快速识别；隐蔽工程证据需要结合工序、验收要求和拍摄信息进行语义核验。两类任务的时效和判断依据不同。
多源证据与状态依据分散
图纸、影像、传感器观测、审核和整改记录来自不同入口。监管状态需要能够返回原始证据，并保留处置过程和档案完整性信息。
数据处理链
从现场采集到档案交付
系统保留每一阶段的输入、处理结果和责任主体。模型输出不会直接覆盖原始证据，也不会代替具名人员完成最终审核。
01
任务与采集
巡检任务绑定站点、工程、工序和证据要求。无人机、现场人员和传感器提交影像、位置或观测数据。
02
证据分类
系统依据当前工序和证据要求确定分析任务。违章行为进入端侧检测，隐蔽工程证据进入云端 VLM 核验。
03
分析与审核
模型输出结构化结果并保留原始输入。异常、驳回和待复核项进入人工审核，不通过时生成补采或整改任务。
04
状态推导
新的证据和审核结果写入工程事实中心，监管状态随事实变化重新计算，并形成现场、人工或系统调查案例。
05
归档与验真
证据、分析、审核和整改记录追加保存。交付档案携带内容摘要与链式引用，可在导出后重新校验。
当前验证
已完成的实验与系统结果
下列数字来自当前路演材料。对应页面分别说明任务、数据集和适用边界；缺少完整测试条件的指标不作为真实部署性能承诺。