我们建立智能化数据采集终端。针对不同应用场景，采用了模块化的无人机载荷设计。在农田检测方面，选用大疆Mavic 3M等行业无人机，集成多光谱相机。其设计关键在于飞行平台与光谱传感器的精准同步与标定，确保获取的植被指数（如NDVI、GNDVI）具有高可信度。通过自主规划的航线和RTK定位技术，实现了对大范围农田的精准扫描。在道桥与电力巡检方面，采用大疆Matrice 300 RTK等高性能平台，分别搭载高清变焦镜头与热成像相机。设计重点在于解决复杂环境下的稳定飞行、避障以及特定目标的自动识别与跟踪。热成像技术的应用，将电力设施的“健康状态”通过温度场直观呈现，实现了故障的“可视化”诊断。在三维建模方面，利用倾斜摄影技术，通过设计优化的飞行航线和极高的影像重叠率，实现了对乡村建筑、地貌的高精度三维重建。
  开发乡村数字孪生平台。前端界面设计采用HTML5、CSS3及JavaScript技术栈，构建了响应式Web界面。设计风格简洁明了，以地图为核心交互元素，将复杂的检测数据通过图表、热力图、三维模型等可视化方式清晰呈现。交互流程经过精心设计，确保政府人员、农户等用户无需专业背景即可一键获取报告、直观理解数据。后端架构设计采用Controller-Service-Mapper三层架构，保证了代码的清晰层次与可维护性。创新性地引入GraphQL作为API查询语言，解决了传统RESTful API中的“过度获取”或“获取不足”问题，客户端可以按需精确请求数据，极大地提升了数据传输效率与灵活性。数据融合与处理设计上，平台的核心能力在于对多源异构数据的融合与智能分析，包括光谱数据、影像数据、矢量数据、属性数据。通过自主研发或集成的算法模型，将原始数据转化为具有决策价值的洞察。农田检测模块通过无人机多光谱遥感数据，自动生成作物长势分布图与病虫害预警报告，并结合农学模型提供精准施肥、灌溉与用药建议；道桥检测模块利用高清影像与三维建模技术，自动识别路面破损、桥梁裂缝等基础设施缺陷，并输出检测报告与维护方案；电力巡检模块借助无人机红外热成像，快速定位电力线路及设备的异常发热点，辅助进行故障诊断与预防性维护。此外，平台还创新性地集成了乡村文化地图功能，通过实地走访与三维激光扫描技术，对红色遗址、传统建筑等文化遗产进行数字化建档与精准标识，形成可交互的电子文化导览图，助力乡村文旅融合发展与文化传承。
  项目依托山东理工大学“创飞科技团队”多年积累的技术基础与实践经验，已在山东多地进行实地验证，并获得村委会感谢信及政府合作支持。团队拥有多项专利与软件著作权，涵盖无人机桥梁检测、电力巡检、三维数据处理等核心模块，技术成熟度高。项目采用模块化设计与标准化流程，可根据不同乡村需求灵活部署。同时，团队通过承接商业检测、设备租赁等方式实现“自我造血”，保障项目可持续运营。在人力资源方面，团队成员涵盖法学、交通、外语等多学科背景，分工明确，具备较强的执行与协作能力。同时，平台累计服务19个乡村，覆盖超5000人次，总共投入6875个志愿工时，取得显著成果。