
应急响应和事件指挥
提供实时空中可视性,以便在地面救援人员到达现场之前评估危险、追踪嫌疑人并支持战术决策。





提供实时空中可视性,以便在地面救援人员到达现场之前评估危险、追踪嫌疑人并支持战术决策。

通过即时空中损伤评估,事故清理时间缩短 35%。现场记录仅需 5 分钟,而人工记录则需要 45 分钟。

将年度检查改为每周自动监测。提前50周发现结构问题,防止灾难性的基础设施故障。

利用热成像技术,30分钟内即可搜索100多英亩的区域,而地面搜索人员则需要50多个小时。接到报告后5分钟内即可部署。

利用空中监督能力,可以在 30 秒内监测人群密度并发现事件,而地面观察员的报告则需要 5-10 分钟。

面积小于1英亩的火灾控制率达90%。持续监测可显示火势蔓延方向和建筑物威胁情况。

在接到市民投诉后 24-72 小时内即可识别违规行为,而无需像以往那样等待数周。带有时间戳和地理位置信息的证据能够增强执法力度。

全市范围内1-2小时内完成全面灾害评估。热成像技术可安全识别被困建筑物内的人员。
进去之后感觉真的很棒,只要接到电话,他们一两分钟之内就能带着无人机赶到现场。对他们来说,最让他们充满热情的就是能够随时随地响应城市里的任何突发情况。

里斯·安德森
在我到达现场之前,紧急呼叫中心就已经掌握了事故情况。没有人落水,也没有人被困,所以我们避免了派出多辆救援车。

丹尼尔·里特
FlytBase AI 通过自动突出显示航拍视频中的物体、细节和图案来辅助操作员,从而减少人工审核负担,并帮助操作员更快地做出明智的决策。

在运行过程中自动识别车辆、人员和热信号,并统计数量、类型和车牌号等详细信息。

通过视觉指标评估事件严重程度,从而在地面人员到达之前快速进行分类和资源部署决策。

自动将视频片段、图像、GPS坐标和时间戳合并成可用于法庭的文档,无需人工干预。

将当前图像与基线进行比较,标记出需要立即关注的新裂缝、植被生长或设备变化。

生成实时密度热图,识别过度拥挤风险区域,自动防止公共活动期间发生踩踏事件。

能够识别 RGB 摄像机无法看到的火灾、电气热点或人员的热信号,尤其是在夜间。

追踪火势蔓延方向、范围和建筑物威胁,为消防员安全决策提供实时情报。

利用人工智能验证的未经授权访问检测,并自动打包证据,用于事件响应和安全威胁评估。
旨在集成到现实世界的公共安全部署中,涵盖硬件、软件和监管环境,而不会干扰现有系统、调度工作流程或操作程序。


与 CAD 调度系统、VMS、交通管理、GIS 工具、CMMS、气象平台和应急行动中心集成,以适应现有的运行环境。
利用全面的文档模板和合规工作流程,简化超视距行驶和操作审批流程,保障公共安全。
了解更多FlytBase提供在关键公共安全环境中大规模运行自主无人机项目所需的可靠性、智能性和运营成熟度。
运营超过 150 架自主无人机,拥有经过验证的正常运行时间和生产级可靠性。
应用专为公共安全行动而全新设计的AI和计算机视觉技术。
通过 SOC 2 合规性和灵活的部署模式满足严格的安全要求。
支持国内数据驻留、区域合规性需求和当地语言要求。
无需人工操控或增加操作员工作量,即可全天候 24/7 无人值守码头作业。
依靠在公共安全领域经验丰富的部署援助、培训和响应迅速的支持团队。
