编辑|刘士武
随着中国城市化的发展，当前我国供水管网迅速扩张，管理压力加大，供水管网漏损率较高，污水排放量持续增长，种种因素都使得我国水务信息化和智慧化建设的需求日益迫切。
传统城市水务主要问题在于水源、供水、排水、水污染治理各部门责权利交织，没法形成合力以解决日趋严重的城市水危机问题。同时，城市内各部门间沟通协同困难、程序复杂繁琐，重复建设经常发生，限制了技术创新，并造成资源浪费。
而水上视觉环境的特殊性，也为勘查和检测技术创造了更大的挑战。由于水面环境复杂，光线变化大，且岸边、水中、水上有不同的识别物和水理特征，因此大大提高了水上视觉技术推行的难度。
水面目标检测技术可以识别水流、水草、桥、陆地、鱼类等各类环境物体，用于指导无人艇导航和避障，也可指导执行检测和打捞任务，避免了无人艇对于GPS信号的绝对依赖，保证无人艇能够在复杂水况下正常、安全的行驶。
路径规划算法适用于狭长水路和大面积水域的路径规划算法，判断出周围环境中障碍物的分布，可在多个目标间生成最优路径。
大数据挖掘技术存储并挖掘无人艇行驶过程中产生的数据的规律，实现水域生态环境评判、水质参数变化趋势预测等决策或辅助决策功能。
在过去的三年中，「九航智能科技」一直专注于对无人艇及大数据监测平台的研发。该项目主要研发负责人为，江南大学物联网工程学院副教授吴炜博士，其主要从事神经网络系统、分布式参数系统、事件触发控制、最优控制、非线性控制、机器人与人工智能等方面的研究工作。
目前，「九航智能科技」所打造的平台已完成了技术层面的主要研发工作，能够支持1000位用户同时在线使用。此外，平台对地面目标物的识别分辨率为0.5米，陆地环境的的大数据监测平台计划在2024年度实现5000平方公里以上的应用。
当项目完成研发及产品化落地后，水面目标检测技术在江浙沪区域的市场规模预计突破千亿。在“数字政府”、“大数据管理”等政策支持完全落地后，该技术所形成的市场规模则将突破万亿级。
