作品名称：某大型油田油气生产物联网 —— 无人机立体智能巡检平台

作品概述：
本作品是一款面向能源行业（尤其针对油田/气田）的“端-边-云”一体化无人值守智能巡检系统。针对油田地域广袤、环境恶劣（沙漠/沼泽）、管线偷盗与泄漏频发等核心痛点，该平台实现了从“人工徒步数小时”到“无人机15分钟全自动巡检”的智能化转型。

核心功能模块：

全自动任务调度：支持周期性/临时性巡检任务预设，自动唤醒部署在井场/联合站的无人机机场，完成一键起飞、精准巡航、自动充电与数据回传，实现7x24小时无人值守。

高精三维航线规划：基于高精度DEM地形模型与RTK厘米级定位，结合油田禁飞区与障碍物数据，自动生成杆塔级、管线级巡检路径，有效应对强磁场干扰。

“地空一体”数字孪生可视化：基于CesiumJS构建三维GIS地图，将无人机实时视频（RTMP/SRT流）、油井SCADA压力数据、AI识别告警（热斑、油污、非法施工）叠加在数字沙盘上，提供全域态势感知一张图。

AI智能缺陷识别：集成YOLOv8深度学习模型，在边缘端或云端实时分析可见光/红外/多光谱影像，自动识别设备泄漏、管道破损、异常温度等隐患，并联动生成维修工单。

多链路自适应传输：针对偏远弱信号区，支持4G/5G、卫星终端、MESH自组网多链路智能切换，确保极端环境下视频流与飞控信令不中断。

角色与技术贡献：
在该作品中，我担任项目技术经理与全栈架构师。技术上，我贯通端（大疆MSDK/SDK对接）、边（边缘节点部署）、云（Spring Cloud Alibaba微服务）、数（PostgreSQL+PostGIS空间数据库）全链路；管理上，带领12人团队采用敏捷模式，协调油田甲方与算法供应商，制定数据安全合规方案（国产化适配、本地化部署）。最终提前2周完成验收，累计发现隐患40余处，挽回经济损失超500万元，系统已稳定运行8个月。

适用场景：
本作品可快速复制应用于石油/天然气田、电力输电线路、化工园区、智慧城市安防等大范围、高频次的无人巡检场景。