随着信息技术的飞速发展，我们的社会正经历着前所未有的变革。在这场技术革新的浪潮中，增强现实（AR）技术以其独特的魅力，正逐渐渗透到各行各业，引领着新一轮的产业升级和变革。特别是在公安业务领域，AR 技术的应用更是展现出了巨大的潜力和价值。它不仅为警务工作带来了革命性的变化，更为提高公共安全、维护社会稳定提供了强有力的技术支持。本文将从  AR 技术的发展演进、在公安业务中的应用分析等多个维度，深入探讨 AR 技术如何革新公安业务，构建智慧安防新体系。

一、概述

增强现实（Augmented Reality，AR）是一种将虚拟信息与真实世界巧妙融合的技术，广泛运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。

与 AR 近似的概念有 VR、MR 等。AR 侧重于在真实视频中投射或叠加显示虚拟对象，虚拟对象可以是文字、图形、图像、视频等。VR（Vitual Reality，虚拟现实）是对真实世界的模拟，利用计算机设备产生三维的虚拟世界，兼顾视觉、听觉、触觉， 其核心特征在于完全虚拟化。MR（Mixed Reality，混合现实）可以看作二者的混合，虚拟对象与现实场景的结合更加自然，也更加强调交互性，能在虚拟对象与现实世界之间进行实时的信息反馈。

随着 AR 相关技术和软硬件设备的发展成熟，其逐渐在教育、建筑、医疗、零售、出版、导航、制造、自动驾驶等众多领域展开了应用。在安防行业，AR 技术也得到了较好地发展和落地应用，特别是对于需要进行大范围监控和协同调度的复杂应用场景，例如重大活动安保、突发事件应急指挥等，基于 AR 的全息化立体防控系统可以发挥更有效的作用。在此类应用中，无人机也扮演了不可或缺的角色。无人机能够进行实时的大范围可视化监控， 对监控范围内的各类目标进行精确识别，并且能够快速进入无固定监控区域，第一时间获取现场视频，极大地提升巡逻监控和应急处置的效率。

融合 AR、AI、无人机的技术特点，可以进一步打造跨区域、大范围的智能视频联网监控方案， 在高点摄像机和地面监控的基础上，结合无人机的动态高空视角，形成全方位的视频实景地图，并在视频画面中叠加地理位置、感知数据、人车动态、监测事件、资源坐标等高价值的 AR 标签，帮助监控人员更好地理解、监测、应对各种突发状况，为指挥者的决策判断提供全面、精准的数据支持，实现“天 + 空+ 地”协同一体的立体化全息视频防控，为重大活动安保等安防应用场景带来全新的视角和体验。

二、AR与无人机的关键技术问题

AR与无人机已在安防领域应用多年，其各自的核心技术不再赘述，本文仅围绕 AR 与无人机融合应用可能面临的一些关键技术问题进行简单的探讨。

1.无人机AR化

普通的监控无人机挂载了高清视频摄像头， 向监控中心传输的实时视频中并不包含 AR 标签信息。为了实现 AR 功能，需要对无人机进行 AR 化升级改造，利用主流型号无人机可运行第三方APP 的特性，开发无人机AR 化升级组件，通过SDK 获取无人机的实时视频流、控制指令，以及各种参数如航向角度、云台俯仰角度、姿态信息、横滚角度、位置坐标等，并通过 GB/T 28181 协议接入到监控系统平台中，经过坐标换算之后，可以实现视频画面和 AR 标签信息的位置配准。

无人机经过 AR 化升级改造后，具备在实时视频画面中添加静态标签、GPS 动态标签的功能， 不仅可对静态目标进行标注及跟随，还可支持在画面中以动态标签方式标注 GPS 移动设备的实时位置，例如执法仪、警务通、对讲机对应的警力坐标信息等，极大地提高了实景指挥的实际效果。

2.视频目标定位

对于普通的高点或低点AR 摄像机来说，需要确定视频画面目标在实际场景中的经纬度信息，才能在画面中精确地显示该目标所对应的 AR 标签。通常可以根据摄像机标定位置的经纬度、高度、姿态等， 经过空间换算，推算出目标坐标所对应的实际经度和纬度，从而实现视频画面中具体目标的定位。

但在实际应用中，摄像机可能出现安装误差，例如机芯安装不正导致光心方向与摄像机重心方向不垂直，造成摄像机的垂向和垂度发生变化，导致摄像机坐标系与真实地理方位之间存在一定的偏差，需要进行纠正。普通 AR 摄像机难以对这种偏差进行测量，而无人机装配用于飞行姿态控制的陀螺仪、磁力计等高精度传感器，提供了精确的姿态和角度信息，可以较好地对视频目标定位偏差进行校准。

基于对视频画面目标的精确定位，就可以在画面中的建筑物、警力资源、视频资源等目标之上融合显示对应的 AR 标签，并且随着无人机的移动而变化，实现实时的 AR 标签跟随。

3.跨视频动态目标识别

由于无人机的灵活性和移动性，极大地拓展了视频监控的覆盖范围，应用场景也向着多视角、多层次的趋势发展，因此要求能对跨视频动态目标进行准确的识别和追踪，并在多个摄像头的视频画面中，对同一目标进行统一的 AR 标签呈现，实现多视角协同监控。