西安因诺航空科技有限公司
日期：2021-09-17
公司简介
西安因诺航空科技有限公司成立于2015年，是一家专注于智能无人飞行器和智能图像处理软件研发及应用的高新科技企业。公司以“行业+无人机+AI”为产品定位，致力于为石油天然气、电力、光伏、风电等能源领域和军工科研院所提供领先的无人飞行器定制化解决方案。因诺科技现拥有由正式在职员工200人，其中30%以上拥有硕士学位，包括副教授2人、博士2人、硕士30余人，主要研发人员均来自国内航空航天的985高校以及航空航天，兵器，中电科等国内军工集团；我司具备“武器装备科研生产单位三级保密资质”、“GJB9001C质量管理体系认证”、“民用无人机驾驶航空器经营许可证” 和“职业健康安全管理体系认证”等资质认证，2017年至2018年因我司在无人机巡检领域领先的技术和突出的贡献先后授予“西安市高新技术企业”、“国家高新技术企业”“陕西省中小企业研发中心”等荣誉称号。
因诺科技自成立以来发展迅速，在军工行业和无人机巡检行业以过硬的技术实力和为用户负责的严谨作风赢得广大用户青睐，所研制无人机及图像数据智能分析软件已应用于相关军工院所、各大油田巡检项目以及新能源巡检等领域。
同时，因诺科技在本项目所涉及的相关技术领域均有多年的技术积累和沉淀，并取得了多项发明专利、软件著作权等知识产权，主要取得知识产权如下表：
表 1因诺航空专利列表
| 序号 | 专利名称及软件 | 类型 |
| 1 | 一种基于视觉定位降落末端的无人机降落方法 | 发明专利 |
| 2 | 一种面向无人机的高速应急车道违章车辆的检测方法 | 发明专利 |
| 3 | 一种长时稳定的无人机目标跟踪方法 | 发明专利 |
| 4 | 一种基于IMU姿态补偿的多旋翼无人机光流悬停方法 | 发明专利 |
| 5 | 一种基于颜色空间分类的高分辨率无人机遥感图像分割方法 | 发明专利 |
| 6 | 一种ORB特征提取与匹配的方法及装置 | 发明专利 |
| 7 | 一种无人机巡检管线目标分析管理方法及系统 | 发明专利 |
| 8 | 一种基于暗通道的无人机航拍图像去雾算法 | 发明专利 |
| 9 | 一种基于深度学习的无人机航拍图像道路提取方式 | 发明专利 |
| 10 | 一种基于双目视觉的无人机定位导航方法 | 发明专利 |
| 11 | 一种改进型多架无人机协同编队的方法 | 发明专利 |
| 12 | 一种预设轨迹多架无人机编队的方法 | 发明专利 |
| 13 | 基于3D点云的航拍图像像素级地理坐标精准定位方法 | 发明专利 |
| 14 | 无人机遥感图像板房建材检测 | 发明专利 |
| 15 | 遥感图像裂缝检测专利 | 发明专利 |
| 16 | 一种基于无人机航拍图像的快速场景三维重建方法 | 发明专利 |
| 17 | 基于卷积神经网络的无人机油气管道在线巡检系统及方法 | 发明专利 |
| 18 | 石油巡线智能分析软件 | 软件著作 |
| 19 | 智能巡检无忧系统 | 软件著作 |
| 20 | 光伏电站巡检智能分析系统 | 软件著作 |
| 21 | 目标定位解算软件 | 软件著作 |
| 22 | 输电线路无人机巡检管理平台 | 软件著作 |
| 23 | N-SwiftMapper图像快速拼接软件 | 软件著作 |
创始人团队
呼卫军，因诺科技董事长，西北工业大学副教授，博士，高级工程师。2001年7月毕业于西北工业大大学，2004和2007年于西北工业大学获得硕士、博士学位，博士期间在成都飞机设计研究所从事飞行控制律设计工作，参与演示验证项目两项。2008年1月在西北工业大学从事教学科研工作，于2010年4月晋升为副教授。主要研究方向有：现代控制理论及应用，无人机制导与控制等。主要研究专长有无人机的智能控制，容错处理等。在国外学术期刊、会议发表论文20篇，EI收录6篇。申请并获得5项国家发明专利和国防专利。主持并参与多项国家、省部级基金项目。包括国家自然科学基金，国防973，军口863，航天创新基金，航天支撑基金，国防重点实验室基金等。主持与承担横向课题近四十项。赵勇，因诺科技总经理，高级工程师，硕士学历，主要专业方向为自动化技术。2006年毕业于西北工业大学，工学硕士学位。多年来在集成电路设计、自动化设备、计算软硬件、公司市场拓展、公司运营等方面具备丰富经验。2015年4月1日创立了西安因诺航空科技有限公司，同年参加第四届中国创新创业大赛（陕西赛区），获得电子信息组三等奖；2016年荣获“沣西新城杯”第三届陕西省青年创新创业大赛冠军；2018年获得高新区高层次人才认定及硬科技代表人物；并获得西安市政府认定的“十大创新杰出人才”、“创业英雄”称号；
陈康，因诺科技技术总监，西北工业大学副教授，博士。2001年7月毕业于西北工业大学，2004和2010年于西北工业大学获得硕士、博士学位，于2010年7月至今在西北工业大学任教，主要研究方向有：控制系统设计、飞行器制导与控制、飞行器仿真技术等。在国内外学术期刊、会议发表论文10篇，SCI收录1篇，主持并参与多项国家、省部级基金及科研项目。
技术核心竞争力
1. 高品质、系列化无人机平台
因诺科技核心研发团队来自于军工院所，在产品品质控制方面以“军工六性”为基本要求，研发的高品质飞行平台已应用在火箭军，陆军，空军和其它军工科研院所。我司所研制的飞行平台，在海拔6000米的青藏高原，零下30°的火箭军基地以及我国的海岸线边得到了应用。而针对能源行业，各类旋翼和固定翼平台已经在我国的西北，西南，中原和华南等区域稳定工作。目前，因诺科技已具备各类电动多旋翼、油动多旋翼、垂直起降固定翼的整机研发能力和飞控模块、数据链路模块，光电载荷以及地面控制设备等无人机核心模块的自主研发能力。所研发的平台可以可靠运行在能源巡检行业需要的各种场景中，航程最远200公里以上，航时最大4小时以上，载重能力超过15公斤，最大海拔6000米，在较为复杂电磁环境和气象条件下可正常飞，研制无人机已成功交付并应用于侦察和巡检领域。在新能源领域，因诺科技于2019年成功签约黄河水电龙羊峡水光互补太阳能发电有限公司《基于无人机技术的大型并网光伏电站自动红外检测系统应用研究》科技项目，黄河水电龙羊峡水光互补太阳能发电有限公司截止2018年9月，已投产发电的光伏电站11座，总装机2751兆瓦，分别是龙羊峡水光互补850兆瓦、共和光伏产业园区600兆瓦、试验基地100兆瓦、河南特许20兆瓦、共和特许30兆瓦、晨阳90兆瓦、中发15兆瓦、黄河通力10兆瓦、羊曲16兆瓦、永源储能20兆瓦、珠玉1000兆瓦光伏电站，已投运光伏电站组件数量约1110万块，由于大型并网光伏电站电池组件数量庞大，占地面积广，巡检工作量大，单次巡检时间长，人工巡检难以应对大规模光伏电站的运维需求。因此黄河水电龙羊峡水光互补太阳能发电有限公司发布《基于无人机技术的大型并网光伏电站自动红外检测系统应用研究》科技项目，我公司成功签约，采用无人机搭载红外热成像仪及高清摄像仪双光摄像头进行巡检，通过专用软件及时发现和定位光伏组件零电流支路、遮挡、破损、缺失等缺陷，缩短维护巡回周期，减少故障弃光电量，提高光伏电站的运维管理效率，降低运维成本，减少电量损失。为甲方单位创造了极为可观的效益。
2. 空基数据智能处理系统
为了满足油气管线巡检行业、光伏巡检、风电巡检及输电线路巡检行业的特殊需求，因诺科技集中80余人的研发团队，通过大量的现场作业和用户访谈，自2016年开始就为能源巡检行业开发空基数据智能处理系统。目前软件已经迭代三代，已广泛在石油巡检和新能源巡检行业应用。该系统具有高效的图像目标智能识别能力，通过卷积神经网络算法自动识别异常点或嫌疑故障因素。针对输油管道、新能源等应用场景，已积累20万以上的异常样本，具有行业第一的样本库，系统在优秀算法和强大样本库的支撑下，输油管道及周围环境相关缺陷和隐患因素查准率和查全率均达到90%以上。
同时，系统具有快速的图像数据空间重构能力，主要针对输油管线、光伏电场、风电场和输电线路等多个应用场景，使用无人机（包括固定翼和多旋翼）航拍视频及对应的GPS信息作为输入，通过执行快速拼图算法，快速生成用户可定义分辨率的、带地理坐标和纹理信息的数字正射影像（DOM）和数字地表模型（DSM），帮助用户直观的查看场景全貌和异常目标所处位置。通过对算法和流程的不断优化，该系统跟现有国内使用的测绘软件相比，处理速度为其4至6倍，精度保持不低于原有精度的10%。
综上所述，空基数据智能处理系统已经获得行业用户的认可和推广使用，目前为输油管线检测行业的唯一工程化的成熟产品，与潜在竞争对手相比，具有2年以上的领先优势。
3. 全面的巡检技术模块整合
因诺科技不但研制无人机，还开发了智能识别软件、巡检导航APP、快速拼图软件等空基图像处理软件，同时还培养了规范化、标准化的飞行作业团队，整合了整条巡检行业价值链，最大限度的为用户提供价值、降低整体巡检成本。4. 巡检数据规模效应优势
通过与中石化、中石油、中海油及延长石油、黄河电力、中国风电、重庆中电自能、山东鲁能等单位合作，开展输油管线、光伏、风电、输电线路巡检业务，因诺科技积累了4000多Tbit的无人机正射影像数据，通过这些数据训练智能识别模型算法大幅度提高了故障巡检查准率和查全率，在数据这个维度上构建了其它无人机巡检公司和科研院所无法超越的“护城河”。5. 自主研发的无人机机场技术
基于无人机机场技术的光伏站场自主巡检技术，可实现无人值守，不间断巡检。无人机机场平台主要完成无人机的自主起飞、降落以及自主更换无人机电池，无人机接收到飞行任务后，自主起降平台将会打开舱门，将无人机由舱内升起后，无人机依据地面遥控系统规划好的航线进行自主巡航，巡航飞行任务完成或电池电量不足后，无人机自主降落至起降平台，机场完成电池更换，无人机继续执行巡检作业。
（1）管理软件平台功能
机场WEB端管理软件是针对无人机机场的应用环境开发，可实现远程控制无人机，远程管理巡检任务，远程时时查看巡检视频画面，远程时时处理巡检数据等功能：
（2）监控无人机飞行状态
无人机的飞行姿态数据，通过数据传输最终反映到地面站软件界面上，其中包括：无人机的俯仰、横滚姿态、航向、升降速度、飞行速度、气压高度、北斗导航经纬度信息、电源供电等信息，以及重要的机载设备状态信息。软件界面通过仪表等形式直观显示无人机的姿态信息。
为方便对无人机飞行过程中的数据进行分析，提供对地面站软件的各项参数以及各项操作的存储功能，可以在飞行任务完成后，对数据进行回放，还原飞机执行飞行任务时的各项参数的显示。
（3）进行无人机飞行控制
通过管理软件，支持以人工或自动两种方式操控无人机完成起飞、航行、返航、降落等任务，以及定点悬停、定高飞行、定向飞行等飞行作业任务。在飞行过程中，操作员可以根据数据信息进行决策，可以对无人机进行飞行遥控，如返航、降落。
（4）航线规划与航迹显示
利用地理信息系统、数字地图及无人机卫星导航遥测数据信息等，对不同的巡查线路进行航线实时规划，并将指令上传至无人机飞控系统，实现无人机沿规划好的航线、按照预定义的高度自主飞行。无人机既可以按照规划好的航线自主飞行，也可在飞行途中根据需要人工干预。（5）操控机载任务设备
支持对机载任务设备进行操控：一是，支持控制机载云台相机设备开启，进行图像、视频采集，并操控云台/吊舱组件进行镜头俯仰、旋转、滚动、变焦以及模式切换（拍照与摄像模式）等。
二是，支持设置机载相机拍照的方式及参数（如拍照时间间距、旁向重叠度、航向重叠度等）。
（6）数据接收
接收无人机飞行地理信息、姿态POS数据等，以及机载任务设备传回的图像、视频等数据信息，实现信息的存储、处理、显示、回放等基本功能。（7）数据处理
WEB端管理平台布置有光伏巡检智能分析系统、电力巡检智能分析系统、油气管线巡检智能分析系统，在接收到巡检数据后，智能对数据进行处理并导出巡检报告。管理体系认证情况
公司2016年8月3日通过了北京天一正认证中心有限公司的国军标质量管理体系认证及ISO9001质量管理体系初次认证，并于2017年完成了GB/T19001-2016/ISO9001:2005质量管理体系及GJB9001C-2017质量管理体系的换版审核。公司建立了以总经理为第一责任人是质量管理体系制度，共编制《质量手册》1册，程序文件27册，作业指导书36册。通过内审及管理评审的方式，定期或不定期的对质量体系的有效性进行监督及检查，保证了质量管理体系的可持续发展。具体管理体系认证资质如下：《质量管理体系认证证书》
《HSE管理体系认证证书》
《武器装备质量管理体系认证证书》
《环境管理体系认证证书》
《职业健康安全管理体系认证证书》
《知识产权管理体系验收证书》
单位相关专业人员情况表
| 区分 | 总数 | 在职 | 按学历划分 | ||||
| 博士 | 硕士 | 本科 | 大专 | 中专 | |||
| 合计 | 98 | 98 | 2 | 17 | 40 | 38 | 1 |
| 飞控系统设计 | 8 | 8 | 1 | 5 | 2 | / | / |
| 模式识别 | 4 | 4 | / | 4 | / | / | / |
| 视觉感知 | 5 | 5 | / | 5 | / | / | / |
| 软件设计 | 9 | 9 | / | 1 | 8 | / | / |
| 硬件设计 | 14 | 14 | 1 | 1 | 10 | 2 | / |
| 无人机设计 | 22 | 22 | / | 1 | 9 | 11 | 1 |
| 飞行组 | 30 | 30 | / | / | 5 | 25 | / |
| 产品管理设计 | 6 | 6 | / | / | 6 | / | / |
企业网站地址、微信公众号
企业网站地址：https://www.innno.net/微信公众号：yinnuohangkong
