核心技术

核心技术


BAS智能技术体系

杰能科世独创的BAS技术体系,由“世盾大脑”(Brain)、低空安全垂域模型(AI)及多场景解决方案(Solution)构成,形成三位一体的低空安全技术框架,
为实现高效、稳定、科学的低空安全综合解决方案提供了强大的技术支持。

B
Brain

世盾大脑


“B”(brain)即世盾大脑,彰显“通用”特征。系自研开发,具备模块化设计、互动性、快速开发与部署、弹性和拓展能力,通过数据技术实现对海量数据进行采集、计算、存储、清洗、加工,并统一标准和口径的数据管理解决方案,实现系统间数据互通,消除孤岛,建设数据仓库分层建模,共享数据资源,强化数据质量管理,管理数据血缘关系,并保障数据安全,防止数据泄露和滥用。

 

世盾中央大脑

A
AI

低空安全垂域模型


系国内首创,历经2年自研开发于2025年3月推出,基于对公司成立以来已经积累和正在积累的行业数据,深度融合低空垂域知识,优化计算效率,持续动态学习,实现多模态数据融合、智能轨迹推演、飞行意图计算、智能辅助决策、边缘智能协同等多重功能,提升解决方案的深度适配性和投入产出比。

悟穹

S
solution

解决方案


低空监视融合解决方案

整合雷达、无线电、光电、5G-A等多源感知技术,融合气象、时空、楼宇、地貌及人员活动等多模态数据,构建低空空域全息感知网络,实现对低空飞行器的全时全域动态监视。通过AI驱动的轨迹推演、意图计算及边缘智能协同,精准识别合法飞行与潜在威胁,实现杜绝合作目标违规飞行,基本消除非合作目标。

城市级(大区域)低空安全综合解决方案

集成前端感知预警、中端辅助决策、末端处置手段于一体,构建面上检测、块上预警、点上处置的“监测-分析-决策-执行”闭环体系,打造“一屏观全域、一网管全城”的智能治理新模式。在杭州建设了全国首个城市级低空安全监管平台,覆盖4000余平方公里。
杭州、银川、济南、长春、哈尔滨、绍兴、温州等十余个城市成功应用。

大型活动低空安全技术保障综合方案

针对大型活动安保低空防御工作需求,提供快速部署、动态补盲等定制化服务。集成可疑目标持续跟踪、多手段融合电子身份识别等技术,结合轻量化AI芯片的边缘协同能力,构建“空天地一体化”安保体系,实现毫秒级应急响应。
杭州亚运会、哈尔滨亚冬会“零事故”低空安保技术保障方

重点单位低空安全一站式解决方案

从单位实际地理、气象、时空等情况及特殊安保需求出发,创造足够低空防御纵深,定制“软硬一体”低空安全防护方案,部署侦测-反制设备链,同步联动安保力量形成“感知-防御-处置”闭环。可提供“一站式”运维服务和7×24小时云端托管服务。
已经应用在民用机场、军用机场、石油石化、水利电力、边境边防等行业400余家合作单位。

N
个核心

技术点


图片名称

多智能体强化学习协同路径规划算法

用多种传感器捕捉的无线电和运动特征,通过智能分析合成唯一可靠的输出结果,以提高监测系统的准确性和效率。

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Transformer多模态传感器融合算法

能够识别、分类和解释不同模态(如视觉、声音、电磁等)的信号特征,并将它们融合以提高信号处理的准确性和鲁棒性。

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卷积神经网络飞行热点分析算法

从空间数据中挖掘高风险空域和热点时段

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多模态身份识别与敌我融合算法

结合航迹、行为、视觉和规则证据实现身份融合。

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低空世界模型与轨迹反事实推演算法

形成多未来分支预测和“如果……会怎样”的推演能力

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视觉-语言大模型驱动的目标识别与意图理解算法

用自然语言和多模态上下文理解目标行为、任务和风险。

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3D占用栅格空域态势预测算法

以空域占用概率场预测未来态势,为调度和拦截规划提供支撑。

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具身智能体协同决策与图神经网络关联算法

同时强化多目标数据关联能力与端侧执行智能。

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孪生网络无线电指纹识别算法

利用深度学习对无人机传输信号的频谱特性和电子特征进行分析,形成独特的"指纹",以识别和分类不同的无人机信号,增强无人机的监管和安全防护能力。

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基于AI智能的多情报预警模型

集成多种数据源(如气象、电磁、航空、障碍物等)的智能分析系统,利用人工智能技术,对收集到的信息进行综合分析,预测潜在风险,并提前发出预警,以提高安全防范和应急响应能力。

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基于无迹卡尔曼滤波的轨迹预测模型

通过模拟和分析物体运动的动态过程,即使在非线性影响下,也能提供精确的轨迹预测。

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基于多模型自适应估计的飞手位置预测模型

通过分析历史数据,采用多个预测算法并动态调整其权重,以自适应地提高飞手位置预测的准确性,增强无人机监管的效率和准确性。

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可疑目标持续跟踪技术

利用雷达、光电等多种探测手段,通过数据融合和智能分析,实现对目标的连续监测和精确追踪,以增强监控系统的响应能力和目标识别的准确性。

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深度学习盲源信号分离算法

在未知信号源和传播特性的情况下,从混合信号中分离出无人机的通信信号,提高侦测系统的准确性和抗干扰性。

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城市级无线电干扰源定位技术

利用深度学习对无人机传输信号的频谱特性和电子特征进行分析,形成独特的"指纹",以识别和分类不同的无人机信号,增强无人机的监管和安全防护能力。

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基于数字孪生的无线电盲区仿真技术

创建无线电环境的虚拟模型,用以模拟信号传播,预测信号覆盖盲区,辅助无线网络优化。

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基于生成式对抗网络的异常检测模型

通过模拟正常数据分布的生成器与评估数据真实性的判别器之间的动态博弈,训练出一个能够精确区分正常与异常模式的系统,有效提升了异常检测的准确性和鲁棒性。

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TDOA优选站点调度算法

通过评估信号覆盖和质量,自动选择最佳的TDOA基站执行信号采集任务,进行频谱分析,以提高无线电定位的准确性和效率。