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新时期水利工程设计与施工管理
Design and Construction Management of Water Conservancy Engineering in the New Era

下。随着人工智能技术和交叉学科的发展，研究者开始探索利用人工智能技术提
高河湖管理的水平和效率。目前，人工智能技术在河湖管理中的应用主要包括水
面漂浮物识别和河湖水质监测预测两个方面。

水面漂浮物识别是指利用计算机视觉技术从河湖表面的图像或视频中识别出
不同类型的漂浮物，如垃圾、水草、油污等，并对其进行定量分析和分类处理。
水面漂浮物自动识别研究方向主要分为基于传统图像处理方法的检测方法和基于
计算机视觉的检测方法两类。传统的图像处理方法利用均值漂移搜索模型和卡尔

曼滤波预测模型完成对运动目标的跟踪，对图像进行滤波和分析，提取目标的形
状、颜色、纹理等特征，最后通过传统机器学习算法对收集的特征进行分类。此
类算法虽然不需要大量的图像数据，但鲁棒性较差，容易受到反射、河草遮挡等

因素的影响，存在检测效率低、精度低等问题。随着人工智能技术的快速发展，
FasterR-CNN、YOLO、SSD 等基于计算机视觉的检测方法大量涌现，具备强大
的特征学习和表达能力，被广泛应用于水面漂浮物检测中，并表现出较好效果和
优势。河湖水质监测预测是指利用传感设备从河湖中的水样或传感器数据中对水
质各项指标（溶解氧、氨氮、化学需氧量、总磷等）进行监测、评价和预警。水

质监测的目的是及时监测和评估河湖的水质状况，保障水资源的安全和健康。受
测站设备影响，水质数据时常缺失较多，且水质变化往往是非线性的，通过传统
统计学方法通常难以精准预测。而机器学习方法以其强大的非线性拟合和时空建

模能力，在这类问题中表现出了很好的效果和优势，在河湖信息化管理中得到越
来越广泛的应用。

二、人工智能技术在智慧水利业务场景中的应用前景

根据水利部智慧水利建设指导思想与《数字孪生流域建设技术大纲》要求，

按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”，需加快推进水利数字孪生
平台建设，支撑预报、预警、预演、预案“四预”功能实现。数字孪生平台主要
由数据底板、模型平台与知识平台三部分构成，人工智能技术在其中占据着重要

地位。
数据底板。数据底板是构建数字孪生水利的基础，需汇聚并处理水利信息网
传输的各类数据，为模型平台和知识平台提供数据服务。人工智能技术可在数据
底板的建设中通过智能感知技术和通信技术建设“天空地”一体化的水利感知网，

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