在很多事件中，现场无法快速调用大量人员或者有人机进行进行侦查，在这种特殊的情况下，获得现场信息受到时空分辨率、外界环境等各方面影响，执法过程受到了限制，很有可能有各种事故发生却无法及时发现做出响应。
无人机管理系统具有快速响应快速建模的能力，影像分辨率搞，实时传输的特点，配合现场的无人机，警方现有车辆，岗哨，完美的解决这些问题。
无人机管理系统建成之后，可以与现有的警用监控系统相互兼容使用，形成一体化的指挥体系。
在事件现场，为上级领导机关提供全面的现场信息，对比之前的环境变化，指挥者对现场情况的掌握更加全面、准确，使其判断和决策更加及时、正确，有利于合理的调度执法力量，提升执法能力，提高执法效率，最大限度减伤损失，为人民和国家做出保障。
可以通过无人机管理平台对无人机制定全流程管理，从制定计划开始，到执行飞行计划，实时监控现场情况。
同时部分区域需要巡查时，可以准确定位合适的无人机状态、位置和管理人员，实现快速起飞巡查，做到实时全面的监控现场状况，同时对环境建模，对模型进行分析，对前后模型进行对比，提升现场的态势感知能力。
2、提升无人机资源调度管理能力
能够对无人机及人员组织的管理，打通前线和指挥中心，加强各个单独的设备和人员之间的联系，发挥协同作用，做到无人机相关人员，设备和组织的全要素管理。
3、提升执法人员辅助决策能力
通过无人机平台，进行模型的快速建设，指挥人员则可以在任何地方以互联网方式进入平台，对模型进行查看分析，为指挥人员提供更多的决策辅助。
系统采用分布式架构，适应高并发大流量，支持大量无人机的实时数据与视频传输。
客户端使用BS模式解决方案。
为简化客户端计算负荷，充分发挥浏览器的便捷性。
在架构设计上将各个功能模块进行拆分，把web服务、接口服务、视频推流分别独立成可交付的服务单元，分布式部署。
系统的移动端使用CS架构。
Android端采用了模块化分层设计，使用方便维护的MVP架构设计模式，实现各层充分解耦，使其职责更加明确。
使用Dagger实现依赖注入。
项目使用AndroidStudio进行开发，使用Gradle构建工具进行依赖管理与项目构建。
飞手通过遥控器遥控无人机进行任务，所产生的数据通过无人机及其挂载设备进行感应收集，然后地面站将数据传送到平台中，包括无人机数据（型号、对应飞手等）、定位数据、所拍摄的视频数据和其它数据（如航线、飞行区域等）
平台对数据进行整合，包括地图、设备管理、人员信息等和收集的数据相匹配，将结构化数据通过关系型数据接入，非结构化数据通过文件数据接入，并进行数据处理，数据处理包括网络命令请求和实时消息推送两个主要功能。
客户端通过发送网络命令请求无人机飞行监控数据；在无人机执行任务时服务器端向客户端推送无人机的实时飞行数据（GIS数据和视频数据等）。
数据处理在无人机监控平台中起着非常重要的作用，不管是客户端接收推送数据还是查询无人机飞行的历史数据，都是通过数据处理后来展现的。
通过实时计算（实时数据计算）、离线计算（离线地图加载）和流式计算（事件流及持续计算）的方式，以数据资源目录、数据鉴权服务、数据索引服务、数据检索服务、数据接口服务、用户标签服务等功能展现，供用户对数据进行快速的筛选、统计、处理、查找等，支持对全局无人机在线数据的整体呈现以及单个被选中无人机的在线数据呈现，最终以可视化的形式展现到web端或者指挥大屏上。
辅助客户进行决策与查看。
喜欢我的这一生请大家收藏：（）我的这一生
请关闭浏览器阅读模式后查看本章节，否则将出现无法翻页或章节内容丢失等现象。
