科技日報記者 羅云鵬
記者2月28日獲悉，深圳市公明供水調蓄工程管理處和深圳大學計算機學院教授黃惠團隊合作研發的亞毫米級分辨率大壩表觀病險智能檢測系統已成功運用于深圳市公明水庫，可提高庫區運行風險防控能力，并降低現場巡查工作壓力和工作量。
深圳市公明水庫是深圳飲用水源保障設施之一，承擔深圳西部近千萬人口提供干凈水源的重任。
據悉，該水庫共有6條大壩，總長超過4300米，迎水坡混凝土面板總面積36萬平方米，人工巡查涉及裂縫、滲水、蟻穴、脫落等一系列表觀病險，日常作業任務繁重，效率和精準度難以兼顧。
為紓解該困境，深圳市公明供水調蓄工程管理處與深圳大學研究團隊研發出以無人機智能采集技術獲取壩體高清巡檢數據、以人工智能技術識別判讀病險缺陷、以空間精細配準技術還原病險空間位置的亞毫米級分辨率大壩表觀病險智能檢測系統。
目前，該系統已對壩體表面的全面高精三維建模和周期性全自動巡檢數據采集，并且通過多達3萬張圖片的數據訓練量，實現96%以上病險檢測準確度。巡查人員僅需在辦公室輕點鼠標，就可完成對大壩精細巡檢和病險識別檢測，實現水庫大壩運維的提質降本增效。
2月25日，深圳市公明水庫蓄水至正常蓄水位59.84米，蓄水量達1.3億立方米，實現滿蓄目標，這是該水庫自建成以來第一次蓄滿，也是深圳市首座蓄滿大型水庫。
