科技日报记者 罗云鹏
记者2月28日获悉，深圳市公明供水调蓄工程管理处和深圳大学计算机学院教授黄惠团队合作研发的亚毫米级分辨率大坝表观病险智能检测系统已成功运用于深圳市公明水库，可提高库区运行风险防控能力，并降低现场巡查工作压力和工作量。
深圳市公明水库是深圳饮用水源保障设施之一，承担深圳西部近千万人口提供干净水源的重任。
据悉，该水库共有6条大坝，总长超过4300米，迎水坡混凝土面板总面积36万平方米，人工巡查涉及裂缝、渗水、蚁穴、脱落等一系列表观病险，日常作业任务繁重，效率和精准度难以兼顾。
为纾解该困境，深圳市公明供水调蓄工程管理处与深圳大学研究团队研发出以无人机智能采集技术获取坝体高清巡检数据、以人工智能技术识别判读病险缺陷、以空间精细配准技术还原病险空间位置的亚毫米级分辨率大坝表观病险智能检测系统。
目前，该系统已对坝体表面的全面高精三维建模和周期性全自动巡检数据采集，并且通过多达3万张图片的数据训练量，实现96%以上病险检测准确度。巡查人员仅需在办公室轻点鼠标，就可完成对大坝精细巡检和病险识别检测，实现水库大坝运维的提质降本增效。
2月25日，深圳市公明水库蓄水至正常蓄水位59.84米，蓄水量达1.3亿立方米，实现满蓄目标，这是该水库自建成以来第一次蓄满，也是深圳市首座蓄满大型水库。
