通信塔巡检过去由技术人员攀爬塔身完成——这一过程缓慢、成本高且受天气影响。客户希望使用配备高分辨率摄像头的无人机采集巡检影像，再借助 AI 分析结果。
我们开发了一套计算机视觉流水线，对无人机采集的图像进行处理，以识别结构异常、表面腐蚀、设备损坏以及塔体部件上的积雪或结冰。系统按严重程度对检测到的问题进行分级，并生成结构化的巡检报告。
模型基于客户现有维护记录中的标注巡检数据进行训练。我们采用多尺度检测以应对无人机飞行中不同的距离与角度，并将推理流水线设计为可在边缘硬件上高效运行，便于现场部署。
该系统现已成为人工巡检的补充，帮助客户根据检测到的状况严重程度来确定维护优先级，而非依据固定的轮检周期。