无人机热图像超分辨率技术

基于高分辨率可见光图像与无人机热成像数据，利用多条件引导网络（MGNet）和多线索引导模块（MGM）深度学习模块对低分辨率无人机热图像进行超分辨率处理，实现热图像细节的毫米级精准增强与质量提升，为农业生产、安防监控、环境监测等领域提供高精度热图像分析与决策支持解决方案。

无人机视角下基于视觉语言模型的双光人群技术

基于无人机采集的弱对齐双光（可见光与红外光）人群影像数据，利用基于目标检测和密度图估计的多模型自适应联合决策方案，有效克服位置偏移与尺度变化带来的挑战，实现高精度的人群计数，为大型活动管理、公共安全监控、城市人流疏导等领域提供高效可靠的人群流量监测解决方案。

无人机多模态目标检测

基于无人机RGB 和 IR多模态影像数据，利用反射率引导对齐模块(RCAM) 和光感选择性融合模块(LASM)，在复杂多变的全天候光照条件下有效对齐并融合跨模态特征，实现对目标的精准检测与定位，为安防监控、应急救援、资源勘查等领域提供高鲁棒性的多模态目标检测解决方案。

污染物细粒度检测

基于无人机采集的可见光与红外多源影像，利用大模型分割信息引导的污染物细粒度检测识别方法，结合全天候河道智能巡检算法，实现对河道污染物的高精度检测与定位，为水环境监测、污染溯源、河道生态保护等领域提供高效精准的智能检测解决方案。