要点方案要点
集成AI模型的固件针对一款基于Raspberry Pi单板计算机的“开箱即用”无人机方案进行了适配。方案处理输入图像流（短缓冲），并将数据传输到客户服务器（长缓冲）进行存储。这种方式使系统在扩展时仍保持集中化，便于模型再训练。服务器数据用于在Web界面中展示严重程度指标。
工程实施过程03
- 0101
数据采集与准备
构建航空故障多模态数据集。
- 0202
边缘系统架构
设计可在Raspberry Pi上运行的轻量级机器学习模型。
- 0303
AI模型开发
构建关键航空故障的分析与识别系统。
- 0404
性能优化
降低设备负载，加速嵌入式硬件上的推理。
- 0505
传感器与接口集成
接入摄像头、诊断系统和数据展示界面。
- 0606
试验与验证
在真实场景中测试模型，并验证运行稳定性。
成果成果04
87%检测准确率
140毫秒推理时间
4可识别的异常类型
記録项目图集05
技術技术栈
- 01Python
- 02TensorFlow Lite
- 03MQTT
- 04Raspberry Pi
- 05OpenCV
- 06YOLO World
- 07无人机
- 08ONNX
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