无人机搭载 AI 热成像技术,实现野生动物毫秒级识别与数量统计落地应用

依靠人工实时判读影像，不仅效率有限还容易出现误判，行业现场迫切需要具备智能分析、可自主识别研判的新一代智能无人机。

热源需人工判别物种

四川省大熊猫科学研究院，正在用 "大疆Matrice 4T 无人机 + 边缘 AI 计算”的深度应用，为我们呈现一个全新的智慧巡护范式。本文将拆解其背后的 AI 算法工作流，探寻技术赋能生态治理的价值。

四川省唐家河国家级自然保护区，面积广达 400 平方公里，海拔跨度 1000 米至 3864 米，森林覆盖率高达 96.15%。这里孕育着大熊猫、金丝猴、扭角羚等 3800 余种野生动物。高山深林、地形复杂，传统的野生动物保护工作，长期面临 2 大困境：

1. 安全隐患与高昂成本： 科研人员需徒步穿越原始森林，费时费力，有时难以找到动物踪迹；找到动物后，抵近观察又极易惊扰动物，同时需面对复杂天气与野生动物侵袭等风险。

2. 数据滞后与覆盖不足： 过往依赖红外相机或望远镜获取动物信息。红外相机需要提前放置，定期取回，数据信息滞后且效率有限。望远镜则视野有限，依赖人工判断，无法全面、准确的监测。

这是生态保护团队长期难以跨越的 “两座大山”。

保护区工作人员引入大疆 Matrice 4T 无人机，“高空热成像 + 近红外补光” 的模式，大幅提升了夜间及密林环境下的观测效率。借助无人机的全新视角，让 “两座大山” 不再巍峨、难以攀登。

高空热成像穿透密林

夜间近红外补光灯隐秘观测

无人机高空监测，具备高度的机动性，且在合适的高度以上，不会对动物造成干扰。同时，生态保护团队可以与观测的动物种群，保持非常安全的距离。利用无人机热成像和夜视能力，动物活动频繁的夜间，也能方便观测。无人机像一只灵活的长臂、一只千里眼，极大扩展有效工作半径。

但基础的硬件升级，仍存在实际应用的痛点。作业现场，需要人眼判别热源类型，作业后，需筛查海量影像数据。靠人工从成千上万张图片、视频里辨识、统计、分析野生动物的活动，不仅效率低，难度也很大，引入端到端的 AI 算法势在必行。

传统野外巡护以往完全依靠人力值守与经验判断，如今已逐步转向全域感知、智能分析的数字化监测新模式。四川省大熊猫科学研究院的创新探索，正是低空经济与行业智能化深度融合的典型范例。

伴随无人机自动机场的广泛普及与 AI 智能算法的持续升级，这套集感知、分析、决策于一体的作业体系，将进一步拓展至林业管护、生态环保、应急处置、能源巡检等众多领域，为各行业数字化升级转型，输出高效、稳定、可靠的智能化支撑方案。