AI 赋能河湖治理 大模型驱动智能监管

我国拥有丰富的水资源，河湖众多，河湖“四乱”现象严重，包括水域岸线的乱占、乱采、乱堆、乱建现象，面对河湖“四乱”治理的迫切需求，传统人工巡查效率低、覆盖窄、取证难的问题日益凸显。土豆数据自研洛书时空智能多模态大模型驱动的“河湖四乱监测智能体”，通过AI视觉检测+时空智能分析，实现河湖问题的“秒级识别、精准定位、智能决策”，助力水利监管迈入智能化新时代。

AI让河湖监管“看得全、判得准”

传统河湖治理存在人工巡查效率低、视频监控有盲区、数据联动不足、识别精准度低且漏检率高、数据统计分析耗力等问题。土豆数据的“水利河湖四乱智能体”，通过四大技术实现河湖问题的“秒级识别、精准定位、智能决策”。

• 多源数据深度动态融合

实现多源数据深度融合与动态联动，打破数据孤岛，将视频、GIS、水文监测、遥感图斑等数据整合，构建统一数据底座，通过动态关联与交互，为河湖库管理提供全方位视角与精准依据。

• 视频资源全流程智能化监管

提升视频资源智能化分析能力，实现事前-事中-事后全流程监管，通过智能算法对视频数据深度挖掘，提前预警潜在风险，实时跟踪问题发展，事后辅助决策分析。

• 构建复杂环境鲁棒算法模型

针对大雾、夜间、涨退水等复杂场景，优化算法，引入先进技术如注意力机制、自适应光照增强等，提高识别精度与稳定性，确保系统在各种条件下可靠运行。

• 巡检任务与资源优化调度配置

优化巡检任务调度与资源配置，基于强化学习等技术，智能编排巡检任务，平衡覆盖范围与识别效率，同时整合存量视频资源，降低改造成本，提升整体利用效率，实现资源的合理配置与最大化利用。

大模型驱动的七大核心优势，直击行业痛点

01 “问答式” 零门槛操作：大模型 AI 助手支持语音指令，自动生成监测任务，降门槛、简流程、提效率。

02 多源数据联动与实时管控：多源数据联动，实时展示任务状态结果，支撑快速决策与精细管理。

03 智能统计分析引擎：大模型助力 AI 问答交互，自动完成数据统计分析，简化流程，降技术依赖。

04 事件位置智能精确定位：多模态大模型融合 GPS 与视频，精准标注事件位置，供核查取证。

05 文件上传与技能调用集成：自然语言调用上传功能，多技能协同完成任务，强扩展与灵活性。

06 全流程智能闭环管理：从风险预警、事件派发到整改复核，AI 参与全流程，监管响应速度大幅提升，实现智能闭环。

07 低成本全域覆盖方案：复用存量设备，降本 70%，实现偏远湖区无死角监控。

事件动态获取与展示

事件实时统计与可视化展示

典型场景应用

应用场景一：河岸线乱占乱建监测

在某城市河流两岸，存在私自搭建临时建筑、侵占河道红线的违规行为。传统人工巡检难以覆盖全长 50 公里的河岸线，且发现滞后，导致部分违建逐渐扩大。

智能体应用方式：通过接入沿河岸线的高清摄像头，智能体利用视觉目标检测大模型实时分析视频流，精准识别乱占、乱建行为（如新增建筑物、侵占绿地等）。同时，结合问答式交互，管理人员只需输入“查询本周河岸线新增违建数量及位置信息”，系统会自动统计并标注违建具体坐标。

应用效果：实现全天候自动监测，将人工巡检频率从每周 1 次减少至每月 1 次，违建处理周期缩短 60%，显著提升执法效率。

应用场景二：水库保护区综合管理

某大型水库周边存在非法采砂、违规堆料及偷排污水等问题，且受夜间、大雾等复杂环境影响，传统监控系统误报率高，难以有效预警。

智能体应用方式：整合水库周边摄像头、无人机视频、水文传感器及遥感数据，智能体通过多模态分析模型融合处理。例如，当无人机拍摄的视频中出现疑似非法采砂行为时，系统结合遥感图斑对比分析，验证采砂范围是否扩大，并通过问答式交互生成告警报告。同时，利用夜间增强算法确保 24 小时不间断监控。

应用效果：非法采砂告警准确率提升，水库周边事件处理及时率提高 70%，多源数据融合为生态修复和执法提供精准依据，保障水库生态安全。

土豆数据这一时空智能大模型驱动的智能体技术，将卫星遥感动态的宏观视角与AI的微观分析结合，标志着河湖治理从‘人海战术’转向‘科技赋能’。该产品已在水利部典型场景中试点应用，为智慧水利建设提供“AI大脑”。