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航道低空巡检技术研究与系统开发

发布时间: 2026-07-09
截止日期:2028-07-31

价格 ¥300万

地区： 湖南省 长沙市 望城区

需求方： 湖南***公司

行业领域

新一代信息技术产业,民用航空

需求背景

传统航道巡检长期依赖船舶巡航与人工排查，存在显著短板：一是作业效率低，常规船巡单日仅能覆盖 20-30 公里航道，且受水位、天气制约明显，汛期、枯水期等关键时段难以实现高频次全覆盖；二是监测盲区多，浅滩洲滩、偏远河段、整治建筑物背水侧等区域船舶难以抵达，人工巡检漏检率高；三是应急响应慢，极端水情、航道险情发生后，人工抵达现场核查耗时久，难以支撑快速处置决策。

无人机凭借机动灵活、多源感知、高效覆盖的技术特性，已在长江干线等航道完成试点验证，单架无人机单日可覆盖 70-100 公里航道，作业效率较传统模式提升 5 倍以上，AI 辅助识别航标、护岸病害准确率可达 95% 以上。在此背景下，开展航道低空巡检技术研究与系统开发，构建 “无人机自主巡航 + AI 智能研判 + 平台闭环管理” 的智能巡检体系，是破解传统养护痛点、推进航道养护数字化智能化升级的迫切需求，对保障航道通航安全、提升养护管理效能具有重要的工程应用价值。

需解决的主要技术难题

  • 1、复杂水域环境下无人机自主飞行与可靠通信技术：内河航道沿线跨河桥梁、线缆、岸线建筑密集，水域低空易受强气流、水雾干扰，偏远河段常存在通信信号覆盖盲区。需攻克复杂障碍物环境下的航线自主规划与六向避障、水域低空气象适应性飞行控制、5G + 卫星双链路通信备份等技术难题，保障长距离、复杂场景下无人机飞行安全与数据实时回传。
    2、航道整治建筑物病害智能识别与量化评估技术：丁坝、护岸、顺坝等整治建筑物病害类型复杂，涵盖混凝土破损、结构冲刷、沉降坍塌、坡体开裂等多种形态，且病害样本少、场景差异大。需构建航道整治建筑物典型病害样本库，攻克小样本下的 AI 病害识别算法，实现裂缝宽度、破损面积、冲刷深度等参数的自动量化，解决人工排查主观性强、病害难以量化追踪的问题。
  • 3、多源巡检数据与航道管理体系融合技术当前航道巡检数据与数字航道系统、电子航道图、养护管理平台相互独立，数据碎片化严重，难以形成业务闭环。需攻克无人机巡检数据与航道地理信息系统（GIS）、BIM 模型的自动匹配融合、隐患事件自动分级预警与工单派发、治理效果闭环复核等技术，实现 “感知-分析-处置-归档” 全流程数字化管理。

期望实现的主要技术目标

  • 1、建成全自主航道无人机巡检系统：开发集航线自动规划、自主起降、智能避障、数据自动回传功能于一体的无人机航道巡检系统，覆盖航道日常巡航、浅滩动态监测、整治建筑物专项巡检三大核心场景，实现巡检作业无人化、流程化，巡检效率较传统船巡模式提升 5 倍以上，养护成本降低 60% 以上。
  • 2、实现整治建筑物病害智能量化诊断：构建涵盖 6 类以上典型病害的航道整治建筑物样本库，AI 病害识别准确率不低于 95%，支持裂缝宽度、破损面积、冲刷范围等参数自动量化，自动生成标准化检测报告，满足整治建筑物常态化养护与病害跟踪需求。
    3、构建巡检业务数字化闭环打通巡检系统：与现有航道养护管理平台的数据接口，实现巡检数据自动入库、隐患事件智能分级预警、养护工单自动派发、治理效果线上复核，形成 “监测 - 预警 - 处置 - 归档” 的全流程业务闭环，支撑航道养护精细化管理。