在时空多维度下，建立多源异构数据融合模型，实现数据融合，同时通过人 工智能图像的深度学习技术，对航道相关的管理指标进行数据挖掘，寻找各项指 标的内在联系，实现航道大数据运行指数分析图、态势图、风险评估报告、预警 预报分析专题报告和数据报表推送，打造科学 “ ” 、合理的 航道智慧脑 , 为航道 事 务中心的养护管理、航标维护、船闸管理和科学规划提供了支撑。 图 6 - 1 智慧航道脑总体框架 6.1.1 评估评价 预测可视化、服务便捷化。 通过人工智能对图像的深度学习技术，对航道相关的管理指标进行人工智能 分析，寻找各项指标的内在联系。通过可视化技术实现了航道大数据运行指数分 析图、态势图、风险评估报告、预警预报分析专题报告和数据报表等各类报告的 可视化。从而实现了整体航道的智慧管理、评价，为航道事务中心的养护管理、 航标维护、船闸管理和科学规划提供支撑。 传统的运行监测平台，对航道、航标、水文等监测，数据统计变化系统孤立， 通过人工智能对图像的机器学习技术，对航道相关的管理指标进行人工智能 分析，寻找各项指标的内在联系。通过可视化技术实现了航道大数据运行指数分 115 析图、态势图、风险评估报告、预警预报分析专题报告和数据报表等各类报告的 可视化。从而实现了整体航道的智慧管理、评价，为航道事务中心的养护管理、 航标维护、船闸管理和科学规划提供支撑。 8.4.1 航道大数据运行监测 航道综合管理 UI