事实证明，单纯跟风进入无人机行业，只是进行简单组装却没有掌握核心技术的企业，会逐渐被淘汰出局。这两年倒牌的工业级无人机企业，它们中绝大部分是通过在海外的开源平台上购买APM、PIXhawk等开源项目获取飞控技术，甚至购买了整套解决方案来维持企业发展的。这种类似智能硬件的生产方式，虽然有助于初创型无人机企业快速形成产品，但是对整个产业的长远发展不利。hpR植保无人机网

作为国内为数不多能自主研发飞控系统的企业创始人，胡军告诉亿欧，军用和工业级无人机的技术比拼并不是传统的电机电控，而是围绕“AI+机器人+通讯”的综合性技术来展开竞争的。hpR植保无人机网

在军工级无人机领域，因诺科技手持六大核心技术，分别是集群控制技术、自动机场技术、智能目标检测技术、SLAM快拼技术、同步定位技术和自主研发航电飞控模块技术。hpR植保无人机网

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自主研发飞控航电模组hpR植保无人机网

对于一个完整的无人机系统来说，核心的模块包括飞控系统、动力系统以及为了执行相关任务所搭载的一系列核心组件。因诺科技的飞控系统内部集成了内减震导航系统、外部独立IMU模块、高可靠远程数图一体传模块等，可以实现多类型和载重条件下的多旋翼稳定飞行以及精准定位口，并根据地面端命令执行动作，比如巡线和测绘。hpR植保无人机网

除了他们自研的飞控系统之外，因诺科技还提供从数据采集、传输再到数据结果输出的一个完整的业务解决闭环方案。当然，这其中也就涉及到他们的灵动三轴自稳云台摄像机以及无人机地面站等产品。hpR植保无人机网

今年因诺科技在空气稀薄的零下40度的西藏高原环境下，进行过无人机起飞测试。事实证明，因诺科技的无人机在5500米海拔高度下仍能保持自主悬停，具备强抗干扰能力。hpR植保无人机网

集群控制技术hpR植保无人机网

正如无人机的诞生首先源于战场上的军事需求，无人机集群的概念也是从国防领域率先开始理论研究和实践验证。hpR植保无人机网

无人机多机协同作为一项比较复杂的机器人控制和管理活动，需要多项基础技术支持。除了需要考虑飞行姿态和控制系统、通信系统外，还要考虑多机的协调问题，如任务配合、航迹规划、队形的产生和保持、防止信息交互干扰和飞行扰动引起的冲突等。其中涉及任务规划、路径规划、编队控制、集群控制算法、通信网络设计及控制算法与通讯技术的耦合等关键技术。hpR植保无人机网

因诺科技基于GPS的绝对定位和视觉相对定位技术进行路径规划及导航，结合mesh网实现无人机与无人机、无人机与地面的通信与协同。2017年，因诺科技基于自主玲珑飞控所研发的无人机多机编队飞行控制系统顺利交付给多个研究院所和高校，配合此类单位完成了多项国内技术比武。hpR植保无人机网

SLAM&SFM快拼技术hpR植保无人机网

在无人机领域，可以使用SLAM构建局部地图，辅助无人机进行自主避障、规划路径。hpR植保无人机网

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因诺科技推出的SLAM快拼软件，主要利用多视觉几何的方法实现平面图片的快速重构，改变原有空三加密的技术途径，也不需要地面相控点。hpR植保无人机网

它一方面能够准确的建立所采集图像指定像素点和实际地理坐标的对应关系，实现敏感目标的精准定位;另一方面能够快速实现场景的三维地图构建，直观的查看航线覆盖区域的地形。以200张1500*1000分辨率大小输入图像为例，它能够在10分钟内准确、快速的输出具有地理坐标以及真实纹理的正射图、高程图及三维模型，定位误差小于20cm。在硬件测试环境同等以及指定输入输出图像分辨率一致的情况下，拼图软件的处理速度仅为业内某主流图像处理软件的四分之一。hpR植保无人机网

智能目标检测技术hpR植保无人机网

因诺科技研发的智能目标检测软件，主要基于图像处理和深度学习技术，将航拍图像序列以及GPS数据作为输入，对巡检范围内的异常车辆、违建房屋、通讯桩、裂缝、船只、储油桶等特征目标进行识别与检测，并结合图像拼接软件构建含坐标信息的二/三维高清大视场地图，迅速给出特征目标的准确位置信息。hpR植保无人机网

目前该软件已完成100层网络和两大类别模型的构建，支持六类分类目标的快速检测与四类场景语义分析。另外，针对非结构化特征，增加了变化检测的模块，其技术原理是用深度学习的孪生网络模型来分析不同时序同一场的地质变化，可以分析出没有固定大小形态的目标的变化，进而检测出水体漏油、地质灾害等大面积的异常目标。