基于无人机的低空大模型理论研究、技术创新及产业应用

需求的背景和应用场景

随着人工智能技术的飞速发展，无人机在民用领域的应用日益广泛，涵盖农业监测、环境监测、灾害救援、城市规划等多个方面。然而，无人机在低空飞行时，由于视角变化大、背景复杂、噪声干扰多等因素，导致采集的图像和文本信息质量参差不齐，给后续的数据处理和分析带来了巨大挑战。为了解决这些问题，提高无人机在低空环境下的数据处理能力和智能化水平，我们提出了“基于无人机的低空大模型理论研究、技术创新及产业应用”的技术需求。该技术需求旨在通过深入研究低空大模型的图像文本处理机制，提升无人机在低空环境下的感知、理解和决策能力，为无人机的广泛应用提供强有力的技术支撑。

要解决的关键技术问题

1. 低空大模型的图像文本对噪声过滤机制研究：针对低空环境下图像文本数据中的噪声问题，研究有效的噪声过滤机制，提高数据质量。同时，探索图像文本描述拓展方法，增强模型对复杂场景的理解能力，并揭示视觉语言数据表征的对齐机理，实现图像与文本信息的有效融合。
2. 低空大模型的Transformer架构性能优化：深入分析Transformer架构下主干网络在低空大模型中的性能表现，研究如何以自然语言为驱动，提升检测分割模型的泛化能力。通过阐明泛化提升机制的解释性，为模型优化提供理论依据，确保模型在复杂多变的低空环境中保持稳定的性能。
3. 大模型问答任务中的编码框架与微调方法研究：针对大模型中的问答任务，分析开闭集对融合编码框架的影响机理，探究如何通过微调方法提升跨模态任务的迁移性能。同时，揭示大模型的多轮对话机制，提高模型在连续对话中的上下文理解能力和应答准确性。

效果要求

通过本技术需求的实施，预期达到以下效果：

• 技术创新：在低空大模型领域取得一系列原创性技术突破，包括噪声过滤、图像文本描述拓展、Transformer架构性能优化、问答任务编码框架与微调方法等，为无人机智能化技术的发展提供新的思路和方法。
• 产业应用：将研究成果应用于无人机在农业监测、环境监测、灾害救援等领域的实际场景中，提高无人机的数据处理能力和智能化水平，降低人力成本，提升工作效率和准确性。
• 竞争优势：通过技术创新和产业应用，形成具有自主知识产权的核心技术体系，提升我国在无人机智能化领域的国际竞争力，推动人工智能产业的快速发展。
• 创新性：本技术需求不仅关注当前的技术痛点，还着眼于未来的技术发展趋势，通过前瞻性的研究和探索，为无人机智能化技术的长远发展奠定坚实基础。