AR与无人机：打造全息化立体防控体系

随着信息技术的飞速发展，我们的社会正经历着前所未有的变革。在这场技术革新的浪潮中，增强现实（AR）技术以其独特的魅力，正逐渐渗透到各行各业，引领着新一轮的产业升级和变革。特别是在公安业务领域，AR 技术的应用更是展现出了巨大的潜力和价值。它不仅为警务工作带来了革命性的变化，更为提高公共安全、维护社会稳定提供了强有力的技术支持。本文将从  AR 技术的发展演进、在公安业务中的应用分析等多个维度，深入探讨 AR 技术如何革新公安业务，构建智慧安防新体系。

一、概述

增强现实（Augmented Reality，AR）是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。

与 AR 近似的概念有 VR、MR 等。AR 侧重于在真实视频中投射或叠加显示虚拟对象，虚拟对象可以是文字、图形、图像、视频等。VR（Vitual Reality，虚拟现实）是对真实世界的模拟，利用计算机设备产生三维的虚拟世界，兼顾视觉、听觉、触觉， 其核心特征在于完全虚拟化。MR（Mixed Reality，混合现实）可以看作二者的混合，虚拟对象与现实场景的结合更加自然，也更加强调交互性，能在虚拟对象与现实世界之间进行实时的信息反馈。

随着 AR 相关技术和软硬件设备的发展成熟，其逐渐在教育、建筑、医疗、零售、出版、导航、制造、自动驾驶等众多领域展开了应用。在安防行业，AR 技术也得到了较好地发展和落地应用，特别是对于需要进行大范围监控和协同调度的复杂应用场景，例如重大活动安保、突发事件应急指挥等，基于 AR 的全息化立体防控系统可以发挥更有效的作用。在此类应用中，无人机也扮演了不可或缺的角色。无人机能够进行实时的大范围可视化监控， 对监控范围内的各类目标进行精确识别，并且能够快速进入无固定监控区域，第一时间获取现场视频，极大地提升巡逻监控和应急处置的效率。

融合 AR、AI、无人机的技术特点，可以进一步打造跨区域、大范围的智能视频联网监控方案， 在高点摄像机和地面监控的基础上，结合无人机的动态高空视角，形成全方位的视频实景地图，并在视频画面中叠加地理位置、感知数据、人车动态、监测事件、资源坐标等高价值的 AR 标签，帮助监控人员更好地理解、监测、应对各种突发状况，为指挥者的决策判断提供全面、精准的数据支持，实现“天 + 空+ 地”协同一体的立体化全息视频防控，为重大活动安保等安防应用场景带来全新的视角和体验。

二、AR与无人机的关键技术问题

AR与无人机已在安防领域应用多年，其各自的核心技术不再赘述，本文仅围绕 AR 与无人机融合应用可能面临的一些关键技术问题进行简单的探讨。

1.无人机AR化

普通的监控无人机挂载了高清视频摄像头， 向监控中心传输的实时视频中并不包含 AR 标签信息。为了实现 AR 功能，需要对无人机进行 AR 化升级改造，利用主流型号无人机可运行第三方APP 的特性，开发无人机AR 化升级组件，通过SDK 获取无人机的实时视频流、控制指令，以及各种参数如航向角度、云台俯仰角度、姿态信息、横滚角度、位置坐标等，并通过 GB/T 28181 协议接入到监控系统平台中，经过坐标换算之后，可以实现视频画面和 AR 标签信息的位置配准。

无人机经过 AR 化升级改造后，具备在实时视频画面中添加静态标签、GPS 动态标签的功能， 不仅可对静态目标进行标注及跟随，还可支持在画面中以动态标签方式标注 GPS 移动设备的实时位置，例如执法仪、警务通、对讲机对应的警力坐标信息等，极大地提高了实景指挥的实际效果。

2.视频目标定位

对于普通的高点或低点AR 摄像机来说，需要确定视频画面目标在实际场景中的经纬度信息，才能在画面中精确地显示该目标所对应的 AR 标签。通常可以根据摄像机标定位置的经纬度、高度、姿态等， 经过空间换算，推算出目标坐标所对应的实际经度和纬度，从而实现视频画面中具体目标的定位。

但在实际应用中，摄像机可能出现安装误差，例如机芯安装不正导致光心方向与摄像机重心方向不垂直，造成摄像机的垂向和垂度发生变化，导致摄像机坐标系与真实地理方位之间存在一定的偏差，需要进行纠正。普通 AR 摄像机难以对这种偏差进行测量，而无人机装配用于飞行姿态控制的陀螺仪、磁力计等高精度传感器，提供了精确的姿态和角度信息，可以较好地对视频目标定位偏差进行校准。

基于对视频画面目标的精确定位，就可以在画面中的建筑物、警力资源、视频资源等目标之上融合显示对应的 AR 标签，并且随着无人机的移动而变化，实现实时的 AR 标签跟随。

3.跨视频动态目标识别

由于无人机的灵活性和移动性，极大地拓展了视频监控的覆盖范围，应用场景也向着多视角、多层次的趋势发展，因此要求能对跨视频动态目标进行准确的识别和追踪，并在多个摄像头的视频画面中，对同一目标进行统一的 AR 标签呈现，实现多视角协同监控。

行人或其行为事件是其中的重要监测目标，在不同的视频视角中，行人的时空、尺寸、外观等信息均可能会产生变化，在信息变化条件下建立其关联性，是跨视频行人识别和异常行为事件检测的核心问题。可以通过融合行人外观、动作、步态等多属性分析，建立鲁棒行人特征表达模型。基于行人多属性特征表达，结合深度度量学习方法，建立跨视频的行人重识别模型，从而完成跨视频、跨时空的监测目标关联。在此基础上，实现多目标物体在跨视频场景下的跨时空跟踪与轨迹构建，从而对视频内行人异常行为进行检测定位与跟踪。

4.大范围视频拼接

视频监控画面的呈现方式，从早期的多分屏播放到后来围绕主画面进行联动弹窗，皆是在独立窗口内显示单独的某路视频。而随着应用场景对监控规模、视角、管理方式的要求越来越高，基于AR 的大范围现实视频与三维仿真模型融合形成的孪生监控视频成为了发展趋势。在这其中，需要构建基于统一地理空间框架的多视频协同感知体系， 通过快速的地理配准，将不同视角的多个视频融合拼接成多维、立体的全景化视频数据流。

对于存在重叠区域的相邻视频，首先要解决图像配准问题，一般基于特征匹配的方法来实现， 对图像的旋转、缩放和比例变换等具有较好的鲁棒性。在具体的拼接过程中也面临极大的挑战。例如， 对于灵活高速的无人机监控视频需要实现快速的拼接，当监控视角发生变化时也能进行即时反应。当无人机视频发生抖动时，与相邻的视频如何对齐？当运动物体经过重叠区域时，由于相邻视频之间存在较大的视差，容易在拼接画面中产生视差伪影。若相邻视频之间存在较大的色差也会产生明显的拼接痕迹，以及不同视频之间的时间一致性问题等。目前业界对这些问题已有较多的理论研究和技术方案，且逐渐应用在实际系统之中。

5.AR协同交互技术

目前 AR 系统的交互方式仍较为单一，主要是将真实视频画面中的各种静态或动态目标与 AR 标签关联，以点击或框选的方式通过 AR 标签查看目标的详细信息、联动视频资源、调度警力资源等。虚拟对象以AR 标签为主，且在真实视频、虚拟对象、行为事件之间的交互和反馈较少、沉浸感不足，需要继续探索虚实之间的深度融合方式。在实际应用中，无人机也仅是作为可灵活机动的视频源来使用，需要进一步加强无人机与其他监控对象之间的协同与交互。

在操控方式方面，目前无人机以人工操控或自主航线飞行为主。可以考虑结合对跨视频动态目标的监测状态，实现无人机的全自动智能飞行，对关键目标进行实时轨迹追踪。还可以进一步进行地空联动或无人机群自主组网，完成对重点目标或应急区域的全方位立体防控。此外，可以集成 AR 交互硬件设备，通过表情识别、手势识别、眼动追踪等方式，从单一交互方式向多模态交互方式发展， 实现更高效的操控与协同，例如快速定位事件中心并即时自动调度警力和监控资源等。

三、在重大活动安保场景中的应用

AR与无人机已广泛应用于众多安防监控场景，特别是在重大活动安保中，“AR+ 无人机”视频监控方案的优势更加突出。

重大活动的安保工作具有时空跨度大、社会关注度高、安保要求复杂的特点。在活动开展前需要对现场和周边环境进行安全勘察、风险监测，制定警力调度计划、区域监控方案、应急事件处置预案等；在活动进行期间，需要进行重点区域巡逻防控、突发事件预警、警情及时处置、安保人员在岗监督等；在活动结束之后，需要进行人员和车辆引导疏散、活动场馆清场确认等。

在这些安保活动中，基于 AR 与无人机构建的应急指挥系统发挥了极为重要的作用。利用无人机的高空视野广、监控范围大、视角灵活多变的特点， 结合全景聚焦、告警联动等技术，可对大型活动现场和周边人员聚集区域进行有效管控。具体来说，AR 与无人机结合的方案在重大活动安保工作中提供了以下功能：

1.AR高空地图

通过无人机高视角、可移动的优势扩展监控视角，打造 AR 高空地图，有效应对范围大、危险性高的区域防控需求。无人机进行 AR 化改造升级后，可在无人机画面中叠加地理信息、感知数据、风险信息等数据，使得资源要素直观可视。结合高空和地面融合的全景视角，可根据安保需要控制无人机巡航方向，通过多角度、全时段的监控，全方位保障赛事安全。

2.无人机多位一体监控

通过无人机独特的高空视角，结合 AR 标签联动特性，可在无人机画面中联动打开地面监控资源， 构建“空中+ 地面”的立体监控模式，确保治安情况一览无余。在无人机 AR 高空视频画面中，若发生突发紧急事件可对视域范围内的资源等进行快速定位，利用标签名称或标签内容进行模糊搜索，可快速检索周边视频及警力资源，实现资源调用一步到位。当预警事件发生后，可自动联动无人机对准预警区域，从高空视角掌握事发区域宏观情况，同时以画中画的形式打开周边低点监控，辅助指挥人员快速核查细节，大大提高对预警事件的感知与处置效率。

3.重点线路空中巡航

无人机可按照预先规划的路线和指令进行飞行并且实时回传巡逻视频。通过无人机高空视野广的特点，有利于辅助地形勘察及线路规划，减轻人工巡查负担。指挥人员可在地图中快速掌握无人机实时位置，以宏观视角了解飞行动态。同时，可利用 AR 标签联动能力，当无人机飞行时可自动打开周边监控画面，实现对周边环境的快速巡查，以地空联动方式动态掌握区域态势，构建宏观加微观的无人机巡检新模式。

4.重点目标识别和跟踪

集成对接智能分析设备，可对无人机采集的图像进行AR 识别分析，一旦有重点人员、重点车辆、重点船只、周界入侵等预警事件或异常情况发生， 可对目标进行跟踪并通过系统向指挥中心发出告警提示。

5.应急指挥和协同调度

融合执法仪、警务通、对讲机等各类移动终端数据，有效解决突发事件发生时应急指挥效率低下的问题。除了固定高点监控外，在无人机拍摄的实时画面中也可实现以动态标签显示警力的位置信息，以画中画联动查看设备实时视频并进行语音对讲等效果。

6.扩展挂载功能和应用场景

除常规云台相机外，无人机还可根据多种巡检需求搭配不同的挂载设备，例如红外热成像、喊话器、投抛器、探照灯等，以此有效应对治安巡逻、应急消防、森林防火、侦查搜救等不同应用场景。

四、结束语

重大活动安保工作的要求高、难度大，“AR+ 无人机”的安保方案充分发挥了 AR 和无人机的特点，在全局性、机动性、适应性等方面具有明显的优势，为重大活动安保工作带来了新的思路和方式。通过在无人机、高点监控、地面监控的实时视频画面中添加 AR 虚拟标签，帮助管理人员更加全面的掌握管理信息，为决策判断提供数据支持，提高区域精细化管理水平。同时，利用无人机操作灵活、反应迅速、检测准确的特点，可以有效突破区域限制，实现“天+ 空+ 地”协同应用的立体化防控模式， 让 AR 和无人机赋予精细管理更多的可能性。

责任编辑：石旭