DroneSwarm 蜂群实时在线分析系统
基本信息
产品名称：
DroneSwarm 蜂群实时在线分析系统
英文名称：
国产/进口：
国产
产地/品牌：
冰柏科技
型号：
DroneSwarm
参考报价：
销售商：
总点击数：
444
更新日期：
2024-08-27
产品类别：
性能参数
DroneSwarm蜂群实时在线分析系统是由冰柏 科技⾃主研发的⼀款利⽤⽆⼈机搭载的嵌⼊式计算 平台，通过融合视觉SLAM算法与摄影测量技术， 实现蜂群⽆⼈机的机上实时⼆三维重建与⾃主作业。
系统的核⼼优势在于其卓越的机上实时⼆三维 重建功能，以及对⽬标的精准识别、跟踪与定位能 ⼒。DroneSwarm赋予了⽆⼈机群前所未有的⾃主 性和智能性，标志着⽆⼈机技术从被动执⾏向主动 智能感知与决策的重⼤跨越。
多⽆⼈机协同任务规划与执⾏：⽀持异构⽆⼈机蜂群协同作业，实现⼤范围 ⽬标空间数据管理与复杂对象的三维任务规划。 通过智能分配任务与⾃主避障，确保任务灵 活性与⻜⾏安全。
嵌⼊式平台实时三维重建：通过多⽆⼈机嵌⼊式平台，实现机上实时三维 重建，迅速⽣成覆盖⼴阔区域的真三维成果。 ⽀持离线运⾏，确保作业连续性，10分钟内即 可完成25平⽅公⾥区域的三维重建。
嵌⼊式平台实时正射成图：利⽤机载⾼性能计算单元，即时处理并拼接正射影 像，仅回传处理后的成果数据，适应恶劣、远距离 通讯条件，数据传输压⼒仅为传统模式的1%。
⽬标识别跟踪与⾼精度定位：利⽤机上嵌⼊式平台，结合⾃研⽬标识别算法， 系统⽀持⼈员、⻋辆等时敏⽬标的识别与亚⽶ 级精度定位，适⽤于多种应⽤场景，确保⾼效 精确的⽬标监测与跟踪。
⾼真实性⽬标重建与渲染 ：通过优化算法提升渲染速度，快速⽣成⾼质量三维场景。在1080p 分辨率下实现实时渲染，展现⽐传统mesh模型更优的视觉细节。
系统的核⼼优势在于其卓越的机上实时⼆三维 重建功能，以及对⽬标的精准识别、跟踪与定位能 ⼒。DroneSwarm赋予了⽆⼈机群前所未有的⾃主 性和智能性，标志着⽆⼈机技术从被动执⾏向主动 智能感知与决策的重⼤跨越。
多⽆⼈机协同任务规划与执⾏：⽀持异构⽆⼈机蜂群协同作业，实现⼤范围 ⽬标空间数据管理与复杂对象的三维任务规划。 通过智能分配任务与⾃主避障，确保任务灵 活性与⻜⾏安全。
嵌⼊式平台实时三维重建：通过多⽆⼈机嵌⼊式平台，实现机上实时三维 重建，迅速⽣成覆盖⼴阔区域的真三维成果。 ⽀持离线运⾏，确保作业连续性，10分钟内即 可完成25平⽅公⾥区域的三维重建。
嵌⼊式平台实时正射成图：利⽤机载⾼性能计算单元，即时处理并拼接正射影 像，仅回传处理后的成果数据，适应恶劣、远距离 通讯条件，数据传输压⼒仅为传统模式的1%。
⽬标识别跟踪与⾼精度定位：利⽤机上嵌⼊式平台，结合⾃研⽬标识别算法， 系统⽀持⼈员、⻋辆等时敏⽬标的识别与亚⽶ 级精度定位，适⽤于多种应⽤场景，确保⾼效 精确的⽬标监测与跟踪。
⾼真实性⽬标重建与渲染 ：通过优化算法提升渲染速度，快速⽣成⾼质量三维场景。在1080p 分辨率下实现实时渲染，展现⽐传统mesh模型更优的视觉细节。
公司简介
合肥冰柏科技有限公司（冰柏科技），是国内领先的空间智能产品和解决方案提供商，以技术创新驱动行业变革，为智慧城市、智慧交通、智慧水利、矿山管理、国土规划、自然资源、航天军工等行业客户提供先进的空间智能解决方案。 特色产品与解决方案概览： 1. 实景三维建模系列工具： * Mirauge3D全自动三维建模引擎：自主知识产权的高性能高细节影像三维场景重建软件，可快速精准地将航空/卫星影像转化为大规模、高精度、真实纹理的三维模型，广泛应用于数字孪生、国土规划、基础设施监测及灾害应急。 * Rusa快速三维场景还原系统：面向现场应用，结合手持移动设备和三维重建技术，实现现场数据采集、勘察、测量与场景复原，为事故勘察取证、小规模监测（如建筑、文物）提供直观高效的解决方案。 * DroneSwarm蜂群实时分析系统：利用无人机搭载的嵌入式平台，通过融合视觉SLAM算法及摄影测量技术，实现蜂群无人机的机上实时二三维重建与自主作业，提升大面积、动态环境下的工作效率，应用于大规模环境监测、植保、应急搜救等。 2. TRACKSIGHT高速运动目标姿态分析系统：针对高速移动物体的姿态识别与追踪分析，适用于航天军工、汽车安全测试、体育科学数据分析等应用。 3. 低空无人机智能管控平台：通过预设式自动调度管理，高效精准、全自主完成信息感知，并进行智能分析判别，实现全程无人化智能巡查，应用于城市管理、公共安全、环保等场景。 4. 基于三维模型的行业解决方案：提供从数据获取、模型构建到应用服务的全流程解决方案，涵盖智慧城市、智慧交通、山水林田湖综合治理、露天矿巡查、数字孪生水务等场景。
售后服务
相关视频
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联系方式
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安徽省合肥市庐阳区清河路868号合肥庐阳大数据产业园20栋13层西半层
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