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人工智能相關(guān)應(yīng)用 項(xiàng)目經(jīng)歷總結(jié) 1. 核心方向一：基礎(chǔ)設(shè)施智能巡檢與安全監(jiān)控 這類項(xiàng)目專注于使用AI和機(jī)器人技術(shù)自動(dòng)檢測建筑、橋梁、河道等基礎(chǔ)設(shè)施的損傷與異常。 樁體傾斜角度檢測? (未結(jié)項(xiàng))：使用分割模型處理樁體圖像，通過遠(yuǎn)程系統(tǒng)實(shí)時(shí)傳回結(jié)果，實(shí)現(xiàn)施工遠(yuǎn)程監(jiān)控。 墻面空鼓情況檢測? (未結(jié)項(xiàng))：結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)與數(shù)字孿生技術(shù)，精準(zhǔn)把控施工現(xiàn)場。 鋼筋綁扎情況檢測與數(shù)字孿生? (未結(jié)項(xiàng))：類似空鼓檢測，專注于鋼筋綁扎質(zhì)量，并與數(shù)字孿生平臺聯(lián)動(dòng)。 橋梁外側(cè)裂縫檢測與測量? (已結(jié)項(xiàng))：使用紅外與RGB圖像進(jìn)行橋梁裂縫檢測和錨索孔位測量，完成概念驗(yàn)證。 河川河岸裂縫及垃圾檢出與定位? (已結(jié)項(xiàng))：通過AI技術(shù)改進(jìn)模型，成功提升河岸巡檢效率，降本增效。 瀝青鋪面裂縫檢測? (多個(gè)已結(jié)項(xiàng))：利用無人機(jī)和計(jì)算機(jī)視覺算法（如YOLOv7, SAM）對河岸道路裂縫進(jìn)行檢測和分割，準(zhǔn)確率高達(dá)約90%。 2. 核心方向二：環(huán)境生態(tài)監(jiān)測與保護(hù) 這類項(xiàng)目將AI技術(shù)應(yīng)用于自然環(huán)境、水生態(tài)和動(dòng)植物棲息地的監(jiān)測與研究。 甜魚生息地維護(hù)與監(jiān)控? (已結(jié)項(xiàng))：利用AI技術(shù)結(jié)合水下延時(shí)攝像機(jī)，記錄魚類生息情況，驗(yàn)證生息地改造效果。 使用衛(wèi)星圖像識別水壩赤潮? (未結(jié)項(xiàng))：利用AI處理衛(wèi)星圖像，識別赤潮范圍，流程涵蓋數(shù)據(jù)下載、水部提取、特征提取和隨機(jī)森林分類。 圖像生成式AI輔助無人機(jī)河川垃圾檢測? (未結(jié)項(xiàng))：創(chuàng)新性地使用生成式AI（如Stable Diffusion）生成數(shù)據(jù)集并進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注，輔助無人機(jī)進(jìn)行河川垃圾檢測。 河川區(qū)域地被分布數(shù)字化? (已結(jié)項(xiàng))：將AI技術(shù)用于河川植被分類，并將結(jié)果參數(shù)化用于2D洪水模擬，顯著提升了水位預(yù)測精度。 3. 核心方向三：前沿技術(shù)探索與跨領(lǐng)域應(yīng)用 這類項(xiàng)目體現(xiàn)了其對生成式AI、多模態(tài)模型、機(jī)器人技術(shù)等前沿領(lǐng)域的探索和跨學(xué)科應(yīng)用能力。 生成式多媒體互動(dòng)講解系統(tǒng)? (未結(jié)項(xiàng))：作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，開發(fā)融合AIGC、多媒體交互的智能導(dǎo)覽解決方案，適用于博物館、教育等領(lǐng)域。 打磨機(jī)器人視覺糾正? (未結(jié)項(xiàng))：在固定光照條件下收集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，使機(jī)器人能識別焊縫交接點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)輔助轉(zhuǎn)向功能。 智能巡檢機(jī)器人? (未結(jié)項(xiàng))：作為主要負(fù)責(zé)人，參與從環(huán)境感知、SLAM建圖到遠(yuǎn)程監(jiān)控的全鏈路機(jī)器人系統(tǒng)開發(fā)。 使用生成式AI和無人機(jī)的河流巡邏方法? (未結(jié)項(xiàng))：探索用生成式AI和無人機(jī)解決人口老齡化帶來的基礎(chǔ)設(shè)施巡檢難題。 一帶一路倡議下的突尼斯無人機(jī)與AI發(fā)展? (未結(jié)項(xiàng))：個(gè)人研究課題，旨在將無人機(jī)與AI技術(shù)推廣至“一帶一路”沿線國家，提升技術(shù)影響力。 4. 核心方向四：行業(yè)關(guān)鍵技術(shù)攻堅(jiān) 這類項(xiàng)目針對特定工業(yè)場景中的具體問題，提供AI解決方案。 酒體雜質(zhì)YOLO識別? (未結(jié)項(xiàng))：應(yīng)用YOLO模型識別酒體內(nèi)雜質(zhì)，將大尺寸雜質(zhì)的誤檢率降為0，漏檢率降至1.5%，展現(xiàn)了極高的精度要求。

人工智能與無人機(jī)在河川管理方向的應(yīng)用研究

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