由华东师范大学地理科学学院李响教授科研团队及相关产学研机构联合研发的“擎狮智能无人机巡检软件系统”（以下简称“擎狮系统”）目前作为华东师大两项亮点推荐项目之一，亮相第二十六届中国国际工业博览会。该项目借助人工智能大模型和地理信息技术，研发软件平台，可实现自动异常识别、亚米级空间定位，让无人机巡检从“拍得到”走向“看得懂、找得准、能处置”，可广泛应用于园区安防、校园巡查、交通管理、水域监测、大型活动安全保障等场景。
给无人机装上“AI大脑”
传统无人机自动起飞、返航、高清拍摄、实时传图等功能已很成熟，但到了城市巡检现场，“拍得到”离“解决问题”还差好几步：复杂场景下缺少自动航线规划，通用识别模型在本地场景下容易误判漏判，识别结果难以精准定位，缺少与业务匹配的分析和处置算法。
团队负责人、华东师大地理科学学院教授李响说，这正是团队研发擎狮系统的出发点。这套系统要做的，就是给传统无人机配上大脑、眼睛和地图。
首先是会“盘算怎么飞”。系统采用深度强化学习实现多机协同航线规划，解决复杂场景下航点优化与避障难题。面对建筑、园区或河道，系统可根据任务选择航线，安排谁去哪里、从什么角度看，减少重复飞行。配套的航线优化算法库支持单点绕飞、建筑绕飞、多视环扫、立面平扫等，让无人机不再“各飞各的”。
其次是会“看”。系统用多模态智能识别引擎融合可见光与热红外数据，给无人机换上不同的“眼睛”：白天识别人、车、水面垃圾、排污口等目标；夜间或灯光复杂时，借助热红外捕捉信号。系统再把目标对应到真实地理位置，拍到的画面就不只是画面，而是能落到地图坐标上的问题线索。
图1：随时随地车速检测
近3万人音乐节，怎么“看懂”人群？
今年5月，SHENWAVE申浪音乐节在上海森兰无界公园举行，吸引近3万名观众到场。大型音乐节最怕人群异常：局部突然涌动、逆向穿行、突然停滞，都可能成为安全风险。到了晚上，舞台灯光频繁扫射，现场还可能伴随烟雾，传统摄像头和人工巡查很容易受干扰。
擎狮系统利用热红外成像识别人群热信号，通过实时视频分析，识别人群运动速度突变、方向紊乱、局部密度骤增等异常。它还通过人头目标检测统计人数，结合空间位置匹配，对不同画面的重叠区域去重，识别结果与实时照片叠加精准度超过99%。针对部分核心区域不能从人群正上方飞越的问题，团队设计了“斜向视锥”方法，通过侧向视角覆盖目标区域，完成地面人群密度测算。
换句话说，过去工作人员需要在人群中“找异常”，现在可以先让系统在空中“看全局”，一旦发现异常，再帮助现场人员快速锁定区域。
图2：大型活动人员异常识别
河里一小片垃圾，也能找到“坐标”
水域巡检面对的是另一种困难：目标小、背景相似、位置难确定。一小块漂浮垃圾，从几十米高空看可能只是一个点；即使AI识别到了，工作人员拿着截图去现场寻找，仍可能像“大海捞针”。
目前，擎狮系统已在上海某重点水域服务超过330天，按照预设航线定期巡检，采集水域和岸线的视频及高分辨率影像，最多时有3架无人机循环作业。它可以识别细小水面垃圾、面状污染，以及河道明排、暗排等目标。系统通过多帧拼接、像素与空间位置映射等方法，把图片里的目标变成地图上的坐标点。
最终交到工作人员手上的，不再是一堆“这里有垃圾”的截图，而是一张可定位、可复查、可派发的水域问题地图：哪个位置发现了什么问题，对应图片是什么，后续有没有处理，都可以继续记录和跟踪。
图3：自动识别河道垃圾并精准落图
硬核在哪儿？一套能“拼装升级”的智能积木
这套系统的硬核之处，不只在某一架无人机，而在背后的“大脑”和“中枢”。团队将GIS（地理信息系统）的时空分析能力与AI的感知能力深度融合，形成“飞控—定位—识别—分析”全链条技术闭环。系统突破通用模型本地化适配瓶颈，实现识别结果亚米级空间定位，填补自动化业务分析算法空白。目前，围绕飞行控制、智能识别、精准定位等关键技术，团队已形成4项软件著作权和4项发明专利。它像一套可以拼装、升级的“智能积木”，能根据不同任务定制不同功能。
园区安防、校园巡查、交通管理、水域监测、大型活动安全保障……这些场景都面临巡查范围广、人力难以覆盖的问题。无人机的价值，在于承担大范围、重复性、高风险的巡查，擎狮系统则让巡查不再止于发现，而是直通问题处理。
目前，该系统已完成研发，并在音乐节、上海市环境监测中心以及华东师范大学闵行校区智慧巡检等多个场景中落地应用。未来，当更多无人机拥有这样的“AI大脑”，它们或许不再只是天空中的“摄像头”，而会真正成为城市治理中的一双“空中慧眼”。
图4：从大型活动安保到日常城市巡检，同一套系统，多场景切换
