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智慧大屏显示界面。桂林理工大学供图

　　“传感器方案解决了大部分隐患，但电池续航、信号屏蔽等问题仍需突破。”项目负责人严继池老师介绍，团队创新提出“双轨监测”理念，在传感器方案基础上引入AI视觉识别技术，利用城市既有监控摄像头捕捉井盖位移、缺失等异常，形成“物联+视觉”的双重保障体系，为后续技术迭代预留了战略空间。

　　华为云加速AI技术落地

　　中国—东盟（华为）人工智能创新中心桂林分中心深度参与，为项目提供专项补贴与华为云全栈技术支持。桂林理工大学相关团队仅用150天便完成了AI视觉模块开发，较原计划提速60%，并攻克了复杂光照、遮挡场景下的识别难题，使异常监测准确率提升至98.5%。

网页端管理系统首页。桂林理工大学供图

　　“华为云ModelArts平台为AI视觉开发按下快进键。”创新中心技术总监刘健表示，该平台通过视频数据半自动化标注、分布式训练等功能，将原本需数月完成的数万帧图像标注工作压缩至2周，并实现井盖质心偏移算法的精准优化。借助华为云边端协同架构，系统可快速部署至城市现有监控设备，避免硬件重复投入。

　　智慧大脑重构城市治理新范式

　　桂林理工大学相关项目组构建的“窨井盖智慧大脑”实现了全域数字化管理、智能决策中枢和应急联防体系三大突破，并已在该校雁山校区校园内完成验证，有效降低人力成本和运维费用。随着广西住建厅相关工作的推进，该模式正逐步向全区推广，未来将覆盖更多城市井盖，为城市安全保驾护航。

研发团队进行安装前除锈处理。桂林理工大学供图

　　“这不仅是技术革新，更是城市治理思维的升级。”桂林理工大学于雁南副教授表示，团队将持续深化与创新中心的合作，探索AI技术在桥梁监测、地下管廊等场景的应用。