人工智能在水利工程隐患识别中的应用及对策研究

Abstract

水利工程隐患识别是保障工程安全运行的核心环节，但传统方法受限于人工经验与单一传感手段，难以满足大范围、高频率监测需求。人工智能凭借其强大的特征提取与模式识别能力，为隐患快速定位与早期预警提供了新路径。本文梳理了水利工程主要隐患类型及传统识别方法的局限，系统阐述图像识别、声学振动监测及多源数据融合等关键技术，剖析典型应用场景，重点分析样本标注、模型泛化及业务协同等现实难点，并从样本库构建、边缘计算部署与闭环处置机制三方面提出推进策略，以期为智慧水利建设提供参考。