南昌电信低空智能巡查新实践:多模态大模型赋能夜间群体态势感知

事件回溯

深夜，某社区停车场及道路交叉口。无人机高空视角下，一组异常画面被清晰记录——多名人员在车辆周边及道路中央聚集，部分人员手持长条状物体来回走动，群体动态呈现明显的聚集特征。

这一场景被低空飞行服务平台的夜间巡查系统实时捕获。搭载的多模态大模型对画面进行智能解析，迅速完成态势研判，将预警信息推送至相关处置部门。处置力量接报后快速到场，及时稳控局面，风险得以化解于萌芽。

技术亮点

•  全域覆盖，夜间穿透

无人机高空三维视角突破地面监控局限，停车场、道路交叉口、楼宇间隙等传统盲区尽收眼底。夜间摄像模块在低光照环境下仍保持画面清晰，群体分布与动态轨迹一目了然。

• 秒级响应，闭环处置

从异常画面采集、AI智能分析到预警推送，全流程秒级完成。处置部门终端实时接收信息，实现"发现—研判—预警—处置"的高效闭环，大幅压缩响应时间。

• 多模态融合，精准研判

深度学习算法融合视觉识别与行为分析，对"人员聚集""持械活动""群体异常行为"等风险场景进行多维度研判，自动生成态势等级与处置建议，变"事后追溯"为"事前预警"。

• 显性威慑，主动预防

无人机夜间灯光照射与高空悬停形成空中存在感，对潜在违规行为形成心理压制，有效降低事件发生概率，构建"空中可见、地面可控"的立体防控体系。

应用展望

南昌电信低空飞行服务平台持续深化多模态大模型在夜间巡查场景的应用，以智能识别提升感知精度，以快速联动缩短处置链条，为社区、商圈、园区等多元场景提供全天候、立体化的安全守护方案，助力城市治理向智慧化、精细化迈进。