无人机赋能AI视觉：三种视频流接入方案全景解析
随着无人机与人工智能技术的深度融合，基于无人机视频流的实时AI分析已成为电力巡检、安防巡逻、智慧城市等领域的核心技术。如何将无人机的“眼睛”与AI盒子的“大脑”高效、稳定地连接起来，是整个系统设计的核心。
为了让您更直观地理解三种方案的架构区别，下图展示了它们的数据流与网络路径：
方案一：App直推方案
此方案利用DJI Fly App的直播功能，直接推送视频流。
架构流程：
方案特点：
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实现方式：无人机通过安装有DJI Fly App的遥控器进行直播推流。当AI盒子与无人机处于不同网络时，App将流推送至流媒体服务器进行中转，再由盒子从服务器拉流；若双方在同一局域网内，则App可直接将流推送至盒子。
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适用场景：个人用户、小型项目需求。
方案二：SDK中转推流方案
这是最专业和灵活的方式。通过自建中转服务器，从底层获取视频流，灵活推流。
架构流程：
方案特点：
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实现方式：在无人机场局域网内部署一个中转服务器。该服务器集成Edge SDK以获取原始的H.264视频流，随后通过FFmpeg进行处理并推流至AI分析盒子。此中转服务器既可部署在第三方服务器上，也可直接集成到AI盒子本地。
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优点：延迟最低, 获取第一手视频流，处理路径最短。
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适用场景：对延迟、画质、稳定性要求高的专业级和工业级项目。
方案三：云中转方案
此方案利用云平台作为中转站，实现超远距离传输。
架构流程：
方案特点：
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实现方式：无人机视频流经由遥控器或无人机场的上云API推送至云平台，继而由云平台推流至公有云上的ZLM流媒体服务器，最终由AI盒子从ZLM服务器拉取流。
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优点：超远距离，突破地域限制，可进行跨城、跨省作业。
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适用场景：远程、广域移动式作业，如长途管道巡检、跨地区电网巡查。
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