通用大模型在低空图传数据解译中的优化应用

作　　者： 侯琳；赵文兵；李林；马小勇；张宇

摘　　要： 低空图传数据作为低空监测、应急响应等场景的核心信息来源，其高效解译对决策时效性与准确性至关重要。针对传统解译方法在复杂场景适应性、实时性及多任务处理能力上的不足，文章提出依托通用大模型的低空图传数据解译方案，并应用于低空运营服务平台中。该方案借助通用大模型的深层网络结构与海量参数优势，构建包含模型算法管理、实时解译、离线分析、云解译及端解译的五大核心模块，实现对地物分隔、目标检测的深度智能分析，进而支撑低空巡检业务的告警决策与数据价值挖掘。通过模块协同，方案具备算法生态构建、实时响应与离线深度分析功能，同时提供云 - 端灵活解译方式。实验表明，该方案在实时监测场景下解译响应时间缩短至秒级，离线分析数据价值挖掘准确率提升 30%，可满足不同场景下低空图传数据解译需求，为低空领域智能化应用提供有力技术支撑。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-02