云南网讯（记者 舒珺珩）在西双版纳傣族自治州的丛山俊林中，正在巡逻的边防民警身边多了一个新伙伴——一台轻巧的无人机。民警操作无人机起飞后设定前行模式，“聪明”的无人机不仅能够避让高大的灌木，还能自动识别沿途中破坏界碑、非法破坏油气管道等情况，并及时将拍摄到的异常情况以红框标注，传回后台指挥中心。

实际上，让无人机具备“聪明”的核心“大脑”——这个基于云—边—端计算架构的无人机智能巡检系统其实只是一个拳头大小的智能盒子。这个智能盒子是由昆明理工大学沈韬教授团队王青旺老师联合未来交通创新研究院专家团队自主设计研发而成，目前已投入多个巡检任务使用。

现场调试系统

“这套无人机智能巡检系统，集成了边缘计算、多传感器融合和人工智能等多种技术。”王青旺介绍，系统能实现从实时数据采集、处理、分析到决策的全流程智能巡检，不仅可支撑边境防控场景，还能为道路路害监测、非法入侵识别、非法盗采排查等多个领域，提供高效、安全、智能化的巡检服务。

基于云边端计算架构的无人机智能巡检系统以“分层协作、高效智能”的核心特质，将以稳定的服务性能不断提升巡检效率与准确性，减轻人力负担。“系统分为云中心层、边缘计算层、终端感知层（无人机）、应用层4个部分，通过每一层不同分工，进行数据采集、资源管理、分析，进而实现自动化任务执行、智能数据分析、20公里以上超视距作业距离等功能。”王青旺解释，终端感知层负责数据采集、目标识别和跟踪等基础功能，有了数据后，边缘计算层开始完成资源管理及部署、通信安全、数据加密解密等功能，处理后又将数据传入云中心层进行分析、调度和储存，形成“采集—处理—决策—反馈”闭环。

随着应用场景不断增加，基于云—边—端计算架构的无人机智能巡检系统也正在面临着更多新的机遇和挑战。王青旺说，巡检系统功能增加，算法复杂度也会随之增加，对算力和能源的需求就越大，会增加硬件成本和缩短无人机执行任务时间，如何在不减少甚至增加任务时长的情况下实现执行更多功能，这是近期我们与未来交通创新研究院专家团队共同研究的课题之一。还有面对一些高山或高楼的遮挡信号传输的情况，我们正在尝试研究分布式通信节点解决数据传输问题。

下一步，智能巡检系统将重点开展红外图像增强算法在无人机平台的部署应用，通过算法优化显著提升无人机在夜间低光或恶劣环境下的作业稳定性与图像清晰度，为精准巡检提供技术支撑；同时，加快布局分布式通信节点，为不同应用场景开发适配性更强的专属算法，为不同领域的高效巡检需求提供定制化解决方案。

https://m.yunnan.cn/system/2025/11/03/033711648.shtml