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13. 无人机边缘告警：本地判断、无线回传和地面站提示

共计 30 章节
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01
课程导入
无人机边缘告警的定义 · 价值 · 应用场景（如巡检
课程导入无人机边缘告警的…
02
边缘计算基础
边缘计算与云计算的差异 · 边缘节点（机载计算单元）的硬件与软件…
边缘计算基础边缘计算
03
无人机告警系统组成
传感器（摄像头 · 雷达 · IMU）
无人机告警系统组…传感器
04
本地判断原理
基于规则（阈值 · 逻辑）与基于模型（机器学习 · 深度学习）的本地告警判断方法
本地判断原理基于规则
05
常见告警类型
障碍物接近 · 低电量 · 信号丢失
常见告警类型障碍物接近
06
机载图像处理
轻量级目标检测算法（YOLO-Tin… · MobileNet-SSD）在边缘设…
机载图像处理YOLO-Tin
07
传感器融合
多传感器数据融合（视觉+雷达+IMU…
传感器融合IMU
08
告警决策逻辑
本地决策树 · 状态机 · 置信度阈值设定
告警决策逻辑本地决策树
09
无线回传技术
常用无线通信（Wi-Fi · 4G/5G · 数传电台）的特点
无线回传技术Wi-Fi
10
回传协议设计
MQTT · WebSocket · RTSP
回传协议设计MQTT
11
数据压缩与编码
图像/视频压缩（H.264/H.26… · 关键帧提取 · 告警元数据打包传输
数据压缩编码
12
地面站架构
地面站软件（如QGroundCont… · Mission Planner）的插…
地面站架构QGroundCont
13
告警提示方式
声音 · 灯光 · 弹窗
告警提示方式声音
14
端到端流程
从传感器采集→本地判断→无线回传→地…
端到端流程从传感器采集→本…
15
实战项目一
基于树莓派/ Jetson Nano… · 环境配置）
实战项目一Jetson
16
实战项目二
使用YOLO-Tiny实现目标检测告… · 并回传告警截图到地面站
实战项目二YOLO-Tiny
17
实战项目三
设计低电量告警逻辑 · 通过MQTT回传状态并在地面站显示
实战项目三设计低电量告警逻…
18
实战项目四
多无人机告警汇聚与地面站统一管理（消… · 并发处理）
实战项目四多无人机告警汇聚
19
延迟优化
从本地判断到地面站提示的端到端延迟分… · 以及降低延迟的方法（边缘缓存 · 优先级队列）
延迟优化从本地判断到地面…
20
可靠性保障
无线链路断线重连 · 数据重传 · 本地缓存告警
可靠性保障无线链路断线重连
21
安全性考虑
通信加密（TLS/SSL） · 身份认证 · 防篡改
安全性考虑TLS/SSL
22
常见问题排查
本地判断不准确 · 回传丢包 · 地面站不提示等问题的诊断与解决
常见问题排查本地判断不准确
23
测试与评估
告警准确率 · 召回率 · 误报率
测试评估
24
案例研究
电力巡检无人机边缘告警系统（绝缘子缺…
案例研究电力巡检无人机边…
25
案例研究
安防无人机入侵检测与实时告警回传（人…
案例研究安防无人机入侵检…
26
案例研究
农业无人机病虫害识别与边缘告警（叶片…
案例研究农业无人机病虫害…
27
进阶优化
模型量化 · 剪枝 · TensorRT加速在边缘设备上的性…
进阶优化模型量化
28
综合项目
设计一个完整的无人机边缘告警系统（需… · 架构设计 · 实现
综合项目设计一个完整的无…
29
前沿趋势
5G+边缘计算 · AI芯片（华为昇腾 · 高通RB5）
前沿趋势G+
30
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结核心知识点回顾