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

人工智能與無人機在河川管理方向的應用研究

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