在自然災害頻發的今天，堤防作為抵御洪水侵襲的重要屏障，其安全性能至關重要。然而，傳統的人工巡檢方式不僅效率低、風險高，而且在面對復雜環境時往往力不從心，尤其是在植被茂密、地形復雜的區域，滲漏、管涌等險情隱患如同潛伏的“水怪”難以捉摸，導致潰堤風險。現有地球物理探測技術雖有一定效果，但對復雜自然場景下的適用性仍面臨挑戰。
然而，這一切正在悄然改變。近日，中國科學院西北生態環境資源研究院甘肅省災害防治智能裝備及大數據行業技術中心提出了一種基于無人機熱紅外成像與深度學習的堤防險情隱患高效檢測方法，實現了從傳統人工巡檢到智能無人機巡檢的跨越，并成功應用實時邊緣計算技術，為防洪減災提供了智能化巡檢的創新技術方案。相關論文發表于《水資源研究》。
團隊野外試驗合影。西北生態環境資源研究院供圖。
無人機+AI：堤防巡檢的“火眼金睛”
堤防巡檢是一項與時間賽跑的任務。每年夏季，洪水來勢洶洶，巡檢人員需要在短時間內完成大范圍的堤防檢查。2021年，應急管理部、工業和信息化部以及科學技術部三大部委根據國家需要聯合發布了揭榜攻關項目，堤防險情檢測正是其中之一。
西北生態環境資源研究院正高級工程師羅立輝回憶道：“那時我們意識到，必須找到一種更高效、更精準的巡檢方式。”于是，團隊將目光投向了無人機與人工智能技術的結合。無人機如同長了翅膀的“偵探”，能夠輕松飛越復雜地形，而人工智能技術則賦予了它“慧眼”，能夠智能識別并分析地面情景。
針對堤防滲漏、管涌災害的隱蔽性和隨機性，研究團隊提出了“空-天-地”協同的智能巡檢體系。這一體系不僅涵蓋了低空中的無人機巡檢，未來還計劃結合衛星、機器狗、無人船及水下傳感器等多源數據，實現全方位的智能巡檢。
為了構建這一智能巡檢體系，團隊進行了大量的模擬實驗，收集了涵蓋晴雨晝夜、不同植被覆蓋及地形場景的5995張熱紅外圖像，構建了堤防滲漏數據集。羅立輝表示：“這一數據集為后續的深度學習模型訓練提供了寶貴的數據支持。”
無人機掛載熱紅外傳感器，能夠捕捉物體因溫度差異發出的紅外輻射，并將其轉化為可視化圖像。這一技術不僅能穿透植被覆蓋，發現堤防內部的溫度異常區域，還能通過對比不同時間和天氣條件下的熱紅外圖像，分析堤防的穩定性變化。
“熱紅外成像技術就像給無人機裝上了一雙‘火眼金睛’，能夠發現人眼看不到的隱患。”羅立輝解釋道，“而人工智能則是這雙眼睛背后的‘大腦’，能夠智能分析圖像，精準識別險情。”
無人機+AI野外試驗。西北生態環境資源研究院供圖。
AI賦能：搭建智能數據庫與實時識別
然而，僅僅依靠無人機拍攝圖像并進行后期分析，仍然無法滿足防洪減災的實時性需求。為此，研究團隊引入了邊緣計算技術，將GPU計算模塊直接搭載在無人機上，實現了對堤防險情隱患的即時識別與響應。
“邊緣計算技術的核心在于實時性。”羅立輝解釋道，“無人機在飛行中捕獲的圖像和視頻數據，能夠被迅速傳遞至搭載邊緣計算功能的小型設備中進行實時處理，減少了數據傳輸的延遲，顯著提升了應急響應速度。”
經過人工智能的訓練，模型能夠識別溫度異常區域的形狀、大小和分布，實現對潛在險情隱患的快速準確檢測。平均檢測精度達到了97.7%，單張圖像處理僅需0.015秒。這意味著無人機在飛行過程中可以實時地捕捉到滲漏區域，為后續的應急響應提供了寶貴的時間窗口。
“在團隊的持續探索與不懈努力下，我們成功將無人機技術、熱紅外傳感器與邊緣計算創新性地融合在一起。”羅立輝說道，“這一過程并非靈感乍現的產物，而是建立在無數次試驗、不斷遭遇失敗、再堅持不懈地重新試驗的基礎之上。”
無人機集成邊緣計算套件實時智能巡檢。西北生態環境資源研究院供圖。
AI技術：防洪減災的“智慧大腦”
從“人巡”到“機巡”，羅立輝和他的博士生陳白麗和段群滔通過無人機與AI技術的結合，為防洪減災工作帶來了革命性的變革。這一智能巡檢體系具有全天候適應性、高效實時性、場景普適性等突出優勢。
目前，相關技術已在長江流域、淮河流域及鄱陽湖區域成功實施了試點應用，并積極參與了2024年應急安全裝備區域行的實戰演練活動。應急管理部隨后組織的驗收工作中，團隊收獲了諸多積極反饋，成效顯著。
“我們在長江中下游的部分堤防段進行了試點應用，效果非常好。”羅立輝自豪地說道，“無人機能夠在幾分鐘內完成大范圍巡檢，AI模型能夠精準識別隱患，邊緣計算技術則實現了實時預警，大幅提升了應急響應速度。”
此外，該智能巡檢體系還具有廣泛的適用性。研究團隊在長江、淮河、鄱陽湖等不同地質條件的堤防段進行了實驗驗證，結果均表現出優異的性能。這意味著該體系可以在全國范圍內進行大范圍推廣和應用，為堤防的安全運行提供有力保障。
“AI技術不僅在堤防裂縫、動物洞穴等檢測方面展現出色，更具備在鐵路、公路、電力設施、輸油管線、大壩等眾多行業廣泛應用的巨大潛力。”羅立輝說道，“我們希望通過這項技術，為更多的行業帶來智能化變革。”
相關論文信息：https://doi.org/10.1029/2024WR038931
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