★入围案例展示★
无人机“两热”蚊虫防控巡检
陈王超 李燕萍
广州金湛云数据科技有限公司
一、项目背景
1.蚊媒传播风险高，孳生地为关键
登革热与基孔肯雅热由白纹伊蚊、埃及伊蚊传播，其孳生地核心为小型积水环境。城乡各类闲置容器、花盆、泡沫箱等易积水，成为蚊虫繁殖 的“温床”，直接加剧疫情传播风险，精准排查清除此类孳生地是防控核心。
2.传统防控模式面临瓶颈
传统蚊媒监测依赖人工巡查，存在效率低、覆盖窄、盲区多等问题，还面临入户难、高危环境作业等安全风险，无法实现大面积、高频次、动态化精准监控，流行季节常被动应对，防控压力巨大。
3.科技赋能成为破局关键
番禺区东环街道建筑密集，屋顶、背街小巷等处积水容器数量庞大、分布隐蔽（如图1所示），人工排查与管理极为困难。为贯彻“健康中国”战略，实现孳生地“早发现、早处置”，必须采用智能化技术手段。本项目通过引入无人机巡检与AI识别技术，旨在构建精准、高效的“空中防线”，推动蚊媒防控从被动应对转向主动预警与干预。
图1 番禺东环街道居民区
二、无人机AI智能巡检系统应用
1.总体架构设计
项目总体架构遵循 “数据采集 - 智能分析 - 精准处置 - 效果反馈” 的闭环逻辑，分为四个关键环节，各环节无缝衔接，确保防控工作高效运转：
1. 数据采集环节：通过网格化划分辖区、预设飞行航线，利用多类型无人机搭载专业负载，在最佳光照条件下采集全域高清影像数据；
2. 智能分析环节：依托边缘计算模块预处理数据，再通过云端 AI 算法平台自动识别目标隐患，生成标准化巡查报告；
3. 精准处置环节：系统实时推送含 GPS 坐标的隐患信息至所属地社区，由工作人员上门督促整改；
4. 效果反馈环节：通过二次巡检验证整改成效，形成 “识别 - 定位 - 推送 - 处置 - 复核” 的完整闭环。
2.系统和平台
2.1无人机智能巡检系统
采用多旋翼、固定翼、垂直起降固定翼等多种机型组合，搭载高清相机、红外热像仪、激光雷达等多载荷设备，适应不同场景下的巡检需求。通过规划软件预设自动飞行航线，实现网格化、全覆盖巡检，飞行高度控制在80-120米，确保影像分辨率满足识别要求。无人机在晴天、无大风条件下执行巡检任务（如图2所示），单架次可覆盖0.7-1平方公里，效率较人工提升8倍以上。
图2 无人机作业
2.2金湛云AI算法平台（以东环街道为例）
项目核心技术支撑来自金湛云自主研发的 AI 算法平台（如图3所示），该平台与大疆司空2飞控平台打通数据接口，实现实时数据互通与协同运作，具备以下功能：
图3 金湛云AI算法平台（积水巡查系统界面）
实时数据传输：无人机巡检过程中，拍摄的高清图片、视频实时回传至指挥中心，同时自动上传至云端数据库，生成标准化航拍成果，支持多终端同步查看；
智能识别算法：平台搭载针对蚊媒孳生地的专属识别模型，可精准识别花盆、泡沫箱、积水三类核心目标物（如图4所示），识别准确率达 85% 以上。飞行过程中，边缘计算模块同步对采集图像进行预处理，裁剪无效数据、标注疑似隐患，使数据传输量减少 60%，避免云端处理延迟；
图4 目标物识别
报告自动生成：云端 AI 平台对回传影像完成分析后，自动生成含隐患 GPS 坐标、地址、图片、类型等信息的积水巡查报告（如图5所示），无需人工干预，确保数据记录的标准化与精准性；
图5 积水巡检报告
数据统计分析：平台具备数据统计、案件分析、监控点分布展示等功能，可实时呈现辖区隐患数量、分布区域、整改进度等信息，为管理人员提供量化决策依据。
3.典型应用场景
场景一：楼顶积水容器识别
针对高层建筑天台、私搭棚顶等人工难以到达的区域，无人机通过高空航拍与倾斜摄影，精准识别花盆、泡沫箱、桶罐等积水容器。
场景二：背街小巷与隐蔽角落巡查
利用无人机灵活机动的特点，对背街小巷、院落角落、绿化带等人工巡查盲区进行扫描，发现废弃杂物、小型积水点等孳生隐患。
场景三：大范围快速普查
在疫情高发期或应急响应阶段，通过固定翼无人机开展大范围快速巡检，实现全域孳生地分布态势的快速掌握，为防控决策提供数据支持。
三、创新亮点
1.技术融合创新：无人机+AI+物联网
本项目将无人机巡检、AI图像识别、物联网定位等技术深度融合，构建了“空—天—地”一体化的智能监测网络。通过边缘计算与云端协同，实现了数据采集、处理、推送的全程自动化，大幅提升了防控工作的科技含量与执行效率。
2.管理模式创新：从“人防”到“技防”的转变
传统蚊媒防控依赖人工巡查与经验判断，本项目通过技术手段实现了标准化、可追溯的智能巡检模式，推动防控工作从“被动响应”向“主动预防”转变，从“经验驱动”向“数据驱动”升级。
3.应用成效创新：效率、精度、响应三重突破
效率提升：数天工作量缩短至数小时完成；
精度提高：可识别人工难以发现的隐蔽点；
响应加速：通过智能闭环管理，处置时效提升80%以上。
四、推广价值
1.社会效益
本项目显著提升了公共卫生事件的响应能力与防控精度，有效降低了登革热、基孔肯雅热等蚊媒传染病的传播风险。通过科技手段减轻基层人员工作负担，提升了居民的健康安全感与满意度，增强了城市治理的现代化形象。
2.经济效益
直接成本节约。长期来看，减少了大量人工巡查的成本投入。一次投入的硬件与平台，可服务于长期的常态化监测，边际成本极低。以及通过有效防控，减少了可能因疫情暴发导致的医疗支出、社会生产力损失及应急处置的巨额开销，经济效益巨大。
3.推广价值与标准化实施路径
3.1本案例形成的“1+1+N”模式具有高度的可复制性和推广价值
“1”套标准作业流程：包括无人机巡检规划规范、AI模型迭代标准、数据安全管理规定、闭环处置工作指引等。
“1”个可扩展的技术平台：金湛江云AI算法平台采用模块化设计，可根据不同区域的特点，增加识别物种类，或对接不同层级的管理系统。
“N”个适配的应用场景：该模式不仅适用于城市社区，稍作调整即可推广至城乡结合部、工业园区、学校、公园、建筑工地乃至农田水域，用于监测各类公共卫生或环境问题。
3.2标准化实施路径建议
1. 场景调研与航线规划：根据区域特点划分网格，设计巡检航线；
2. 数据采集与AI训练：利用无人机采集影像，训练专属识别模型；
3. 系统部署与人员培训：搭建指挥平台，培训基层人员使用；
4. 闭环运行与持续优化：建立“巡检—识别—处置—反馈”闭环机制，持续迭代算法与流程。
五、总结与展望
该无人机智能巡检项目，是新一代信息技术赋能公共健康领域的成功探索。它通过“技术创新”与“流程再造”双轮驱动，不仅有效解决了登革热、基孔肯雅热防控中的具体痛点，更探索出一条可复制、可推广的“智慧抗疫”新路径，为全国其他地区乃至全球类似环境的蚊媒传染病防控工作提供了宝贵的“中国智慧”与“科技方案”。未来，随着物联网、5G、更先进AI算法的融合应用，这一系统的潜能将进一步释放，为构建韧性健康城市贡献更大力量。
截至目前，本公司已完成17类行业专属数据集的整理与封装，容量约1TB，涵盖登革热、森林防火、光伏热红外缺陷、工地、车辆车位车牌、病虫害、河道、交通道路、违建、垃圾等重点场景。数据按统一命名规范、分层质检流程输出，提供COCO、Pascal VOC XML、YOLOv8 OBB等8种主流标注格式，可直接适配YOLO系列等常用训练推理框架。
未来，我们将持续推进这一数据集体系的完善与扩展，致力于构建覆盖更广、质量更高、应用更深的行业视觉数据基础设施，为各行各业的智能化转型提供坚实的数据支撑，最终实现"让每个行业都拥有自己的AI眼睛"的愿景，让人工智能与无人机技术更深度地服务于基层公共卫生防护网的建设。
END
编辑：于菲菲
初审：李 萍
审核：李 洁
