背景

　　針對目前小型水庫監(jiān)測系統(tǒng)精度不夠、環(huán)境適應(yīng)性差、難以滿足低維護投入和智能化發(fā)展要求的現(xiàn)狀，本成果從算法模型、硬件裝備、軟件平臺等全鏈條開展科技攻關(guān)，和江西水利科學(xué)研究院等單位共同研發(fā)了小型水庫工程安全監(jiān)測系統(tǒng)性能提升智能算法及軟硬件，并在江西省小型水庫工程安全監(jiān)測建設(shè)中推廣應(yīng)用，顯著提升了小型水庫工程安全監(jiān)測的精度、效率和可靠性。

　　技術(shù)路線

　　技術(shù)指標

　　圖像去噪算法適應(yīng)雨強≤2 mm/min、霧能見度≤1 km，隱患識別精準率≥95%。斷網(wǎng)、斷電、斷路等極端條件下數(shù)據(jù)暢通率≥99.95%，陰雨及無市電條件下電源續(xù)航時間提高≥3倍。軟件平臺服務(wù)器數(shù)量減少50%，計算速度整體提升70%。

　　技術(shù)特點

　　(1)研發(fā)了耦合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和視覺Transformer架構(gòu)的圖像防抖、去雨霧、去噪增強算法，構(gòu)建了基于知識蒸餾和自監(jiān)督學(xué)習(xí)的輕量化工程安全隱患精準識別模型，提出了多源數(shù)據(jù)融合的隱患識別與特征提取技術(shù)，實現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下大壩裂縫、壩坡塌陷、滲漏破壞、變形等多類型工程隱患的高精度、快速檢測與識別。

　　(2)提出改進的有線-LoRa-MESH混合組網(wǎng)技術(shù)、多信道無中斷通信保障技術(shù)和低功耗分級電源管理模式，研制了適用于小型水庫智能感知的多源多型傳感器分布式采集終端，實現(xiàn)了高效、可靠的水利數(shù)據(jù)采集和遠程傳輸。

　　(3)開發(fā)了基于微服務(wù)架構(gòu)和容器技術(shù)的小型水庫安全監(jiān)測多源異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲與管理平臺，研發(fā)了知識圖譜融合智能推薦算法的預(yù)演預(yù)案技術(shù)，實現(xiàn)了小型水庫工程安全數(shù)據(jù)的高效存儲、查詢和管理，并顯著提升了應(yīng)急預(yù)案的有效性和預(yù)演效率。