从人工巡检到智能感知：基于深度学习的水利水电施工进度与质量监控技术
 
摘要：水利水电施工的进度与质量监控长期依赖人工巡检和经验判断，在仓面大面积碾压、地下洞室衬砌等场景中，人工检测的时空稀疏性和主观性使质量评价难以覆盖施工全过程。深度学习技术的介入正在改变这一局面，其核心价值不在于替代人工巡检，而在于将监控从“事后抽检”推向“过程全覆盖”。本文从智能进度识别、多模态质量监控和协同监控框架三个维度，系统梳理了深度学习在水利水电施工进度与质量监控中的技术路径。在进度识别方面，QueryInst实例分割算法实现了碾压混凝土坝仓面碾压与摊铺状态的自动识别，改进YOLOv5算法将槽墩施工进度检测的mAP50提升至0.989；在质量监控方面，改进YOLOv11-Seg模型对堆石混凝土坝层面露石的检测精确率达到91.4%，RockViT模型对堆石压实状态的分类准确率达到96.24%。文章还讨论了施工场景动态光照、目标遮挡和标注数据稀缺等工程化挑战。
 
关键词：深度学习；水利水电施工；进度监控；质量检测；计算机视觉
 
 
 一、引言
 
水利水电工程施工的质量控制，始终面临一个结构性困难：施工面广、工序衔接紧密，而质量检测手段却高度依赖“点式”抽检。以碾压混凝土坝为例，仓面碾压质量的传统检测方法是在碾压完成后选取若干检测点进行密度试验或核子密度仪测量，检测结果只能反映检测点位置的压实状态，无法覆盖整个仓面。有研究指出，这些方法具有接触式、非实时、劳动密集和空间稀疏的特征，难以捕捉大面积坝面压实条件的异质性。这种“用几个点的数据推断整个面的质量”的做法，在工程实践中被默认为可接受，但其风险是显而易见的——压实不足的区域可能恰好处于检测点之间的“盲区”。
 
地下洞室施工中的质量问题则更加隐蔽。水工隧洞的衬砌裂缝、锈蚀和剥落等缺陷，在传统巡检中依赖人工目视或水下摄像机的逐帧判读，效率低且对检测人员的经验依赖度高。有研究针对黄河上游某水电站1号水工隧洞的检测实践表明，水下巡检时能见度仅约2米，检测间距设定为2.5米，这意味着隧洞全长331.65米的检测需要超过130个检测断面，每个断面的图像都需要人工判读。
 
深度学习的介入为解决上述问题提供了新的技术路径。与传统的图像处理方法相比，深度学习模型能够从大量标注数据中自动学习缺陷特征，且具备在复杂环境下保持稳定检测能力的潜力。从“机电工程技术”领域的技术演进来看，施工监控系统的智能化正在从“数据采集自动化”向“分析决策智能化”升级，而深度学习正是这一升级的核心驱动力。
 
本文围绕水利水电施工进度与质量监控这一核心任务，从智能进度识别、质量缺陷检测和多模态协同监控三个维度梳理深度学习的应用技术路径，并结合实际工程案例的实验数据验证技术效果。
 
 
 二、施工场景中深度学习的技术适配需求
 
 （一）水利水电施工监控的特殊性
 
水利水电施工场景与一般工业检测场景存在显著差异。空间尺度差异是最直观的：水利工程的施工面通常以数百平方米计，碾压混凝土坝的一个仓面可能超过上千平方米，而缺陷检测的目标（如层面露石、裂缝）尺寸可能只有几厘米到几十厘米。这种“大场景中的小目标”检测要求模型同时具备全局感知和精细识别能力。
 
环境动态性是第二个特征。施工现场的光照条件随时间剧烈变化，从清晨的低照度到正午的强光再到傍晚的阴影，同一目标的视觉特征在不同时段差异显著。碾压施工过程中车辆和人员频繁进出，造成目标的部分遮挡。地下洞室的湿度、粉尘和水下能见度则构成了更为极端的成像条件。
 
标注数据稀缺是第三个约束。与通用图像识别任务拥有数百万张标注图片不同，水利施工场景的专业性极强，标注工作需要由具备水利工程背景的技术人员完成。有研究在构建隧洞缺陷数据集时，每类缺陷的标注样本超过2500个，这已经是经过大量努力才能达到的规模。
 
从“工程与试验”领域对检测技术的要求来看，水利施工场景中的深度学习模型不仅需要“检测准确”，还需要在模型部署的可行性、推理速度的实时性和对恶劣环境的鲁棒性之间取得平衡。
 
 （二）深度学习相较传统方法的优势与局限
 
传统的施工质量检测方法可分为两类：接触式检测和非接触式人工判读。接触式检测（如密度试验、渗水试验）精度高但空间覆盖稀疏；人工判读（如视频监控、图像审阅）覆盖范围广但主观性强、效率低。
 
深度学习在这两类方法之间提供了一条新的路径：通过自动化的视觉分析，在保持较广覆盖范围的同时获得接近接触式检测的客观性。在碾压混凝土坝仓面监控中，有研究利用施工现场已有的视频监控系统获取图像数据，采用QueryInst深度学习算法对坝面各区域的施工状态进行自动化识别，并考虑图像数据的时间关系实时统计分析现场施工阶段和各施工阶段时间。
 
但深度学习的局限同样需要正视。第一是对训练数据分布的依赖：模型在训练数据覆盖的场景中表现优异，但对未见过的新型施工场景或异常工况的泛化能力有限。第二是“黑箱”特性对工程决策的制约：施工质量评估需要可追溯的判断依据，而深度学习模型输出的置信度分数难以直接解释为“为什么判定此处质量不合格”。第三是模型更新与工程标准之间的同步：水利工程的规范和标准处于持续修订之中，模型的判定标准需要随之调整，而深度学习模型的更新不像规则系统那样可以直接修改参数。
 
 
 三、智能进度识别技术路径
 
 （一）碾压施工状态的实时监控
 
碾压混凝土坝的施工质量在很大程度上取决于碾压和摊铺工序的执行质量。传统的进度监控依赖现场监理人员的人工记录，存在记录不及时、覆盖不完整的问题。有研究提出了一种基于视频监控和深度学习的方法，利用施工现场已有的摄像头获取坝面施工图像，采用QueryInst实例分割算法对坝面各区域施工状态进行自动化识别。
 
QueryInst是一种基于查询的实例分割方法，其核心机制是通过一组可学习的查询向量来同时预测目标的位置和分割掩膜。在碾压混凝土坝仓面场景中，模型需要区分“已碾压区域”“正在摊铺区域”和“待施工区域”等不同状态。该方法的一个关键设计是考虑图像数据的时间关系——不是将每一帧独立处理，而是利用连续帧之间的时序信息来确认施工状态的变化，避免因单帧误判导致的进度统计错误。
 
在实际工程应用中的效果验证表明，该方法能够实时统计分析现场施工阶段和各阶段施工时间，为施工进度的精细化管理提供了数据基础。
 
 （二）混凝土浇筑进度的视觉分析
 
混凝土浇筑进度的监控是另一个重要的应用场景。有研究引入机器视觉技术来监控混凝土浇筑过程，建立了基于深度学习的施工场景智能分析系统。该研究在语义分割模型的选择上进行了对比实验，比较了U-Net和DeepLabV3+两种模型在复杂施工环境中的性能表现。
 
选择U-Net而非更新颖的模型架构，体现了水利施工场景中“工程适配优先于算法先进性”的设计逻辑。U-Net的编码器-解码器结构在保持较低计算复杂度的同时具有较好的分割精度，适合在施工现场部署的边缘计算设备上运行。在混凝土浇筑场景中，模型需要将浇筑区域从背景（模板、钢筋、施工人员）中分割出来，U-Net的跳跃连接结构能够有效保留边界细节，减少浇筑区域与背景交界处的误分割。
 
 （三）目标检测在进度跟踪中的应用
 
在灌区工程等线性水利设施的施工中，槽墩施工进度的自动化识别具有实用价值。有研究基于无人机航拍视频，研发了基于改进YOLOv5和小规模数据的槽墩施工进度智能识别算法，并结合目标跟踪算法实现进度状态的实时检测与跟踪。
 
该研究依托亭子口灌区水利工程开展了应用验证。实验数据显示，改进算法将精确度从0.953提升至0.966，召回率从0.965提升至0.975，平均精度均值（mAP50）从0.985提升至0.989，且浮点运算量保持在47.9不变，仅参数量略有增加。这一结果的意义在于：算法的改进没有以显著增加计算量为代价，保持了在无人机平台或边缘设备上部署的可行性。
 
从“机电工程技术”领域对施工装备智能化的关注来看，将目标检测与无人机平台结合，本质上是一种“移动传感器+边缘智能”的架构，其优势在于检测视角的灵活性和覆盖范围的广域性，但挑战在于航拍图像中的小目标检测——槽墩在无人机视角下可能只占图像中很小的一部分，这对模型的特征提取能力提出了更高要求。
 
 
 四、多模态质量监控技术路径
 
 （一）碾压质量的视觉识别
 
碾压混凝土的压实质量直接关系到坝体的力学性能。有研究建立了一个考虑压实质量的碾压施工仿真模型，将基于改进灰狼优化卷积神经网络（IGWO-CNN）的压实质量分析模型嵌入到施工仿真模型中，实现了进度与质量的协同分析。
 
在堆石坝的压实质量控制中，RockViT模型的提出代表了另一个技术方向。该研究建立了一个堆石表面压实状态数据集（RSCC），系统分类了施工全生命周期中复杂表面状态的视觉特征，并提出了基于Transformer的视觉检测模型RockViT，实现对堆石表面状态的精确分类。实验结果显示，RockViT在基准数据集上的整体准确率达到96.24%，优于当前最先进的模型。
 
该研究的一个值得关注的设计是生成式数据增强策略。针对堆石表面状态类别分布的长尾特征，研究采用Stable Diffusion模型进行数据增强，并使用Low-Rank Adaptation进行微调，通过分布对齐参数优化来提升生成样本对少数类学习的效用。这一策略的意义在于：在真实标注数据有限且类别分布不平衡的条件下，通过生成模型“补齐”少数类样本，使分类器能够在不牺牲多数类精度的前提下提升少数类的识别能力。
 
 （二）层面露石的定量评价
 
堆石混凝土坝的施工层面露石是影响层面抗剪能力的关键因素。相关规范对层面露石提出了具体要求，但缺乏快速有效的检测评价方法。有研究在YOLOv11-Seg模型基础上，引入Slim-Neck注意力机制与FASFFHead检测头，提出了层面露石的快速分割识别算法。
 
改进后的YOLOv11-Seg模型将检测精确率与召回率提升到91.4%和89.33%，较原始模型分别提升8.6%和7.8%。研究还发现，层面露石的水平投影面积与露石高度呈双曲线关系，与垂直投影面积呈线性相关，据此可以进一步评估层面露石对抗剪承载力的增幅作用。这些定量关系的建立，使视觉检测的结果不仅能够“识别露石”，还能够“评价露石对结构性能的影响”，实现了从检测到评估的技术闭环。
 
 （三）结构缺陷的多类识别
 
水工隧洞的结构缺陷检测面临水下环境的特殊挑战。有研究以黄河上游某水电站1号水工隧洞为案例，提出了一种基于深度学习和计算机视觉的鲁棒实时检测方法。该研究构建了包含锈蚀、剥落和钙化沉淀三类缺陷的标注数据集，每类缺陷的样本数超过2500个。模型训练采用了知识蒸馏策略，将深层教师网络的知识通过软标签传递到轻量级学生网络，在保持检测精度的同时降低推理延迟。
 
在液压混凝土结构缺陷检测方面，有研究提出了基于深度学习的计算机视觉框架，实验评估中F1分数达到88.0%。在复杂施工环境下的混凝土振捣质量评估中，ISCF-Net多模态融合网络通过同步图像、声音和电流信号进行质量判断，代表了从单一视觉模态向多模态融合发展的趋势。
 
 
 五、协同监控框架与工程部署
 
 （一）进度与质量的协同分析
 
水利水电施工中，进度与质量并非独立的管理维度。压实质量不达标可能需要返工，返工导致进度延误；进度压力可能导致工序简化，进而影响质量。有研究提出了基于离散事件仿真（DES）和深度学习的碾压混凝土坝施工进度与质量协同分析模型，将压实质量分析模型嵌入到施工仿真模型中，实现了两个维度的联动分析。
 
这一协同框架的技术路径可以概括为“质量驱动仿真，仿真反馈进度”。压实质量分析模型从实时监控数据中识别当前仓面的压实状态，当发现压实不足区域时，仿真模型自动调整后续碾压遍数或重新规划碾压路径，并将调整后的施工方案传递到进度仿真模块，更新预计完工时间。这种闭环设计使施工管理从“先赶进度再查质量”的事后模式，转变为“边施工边评估边调整”的过程模式。
 
 （二）边缘部署与实时性保障
 
深度学习模型在水利施工现场的部署面临算力约束。施工现场通常不具备数据中心级别的计算资源，模型需要在工控机或边缘计算设备上运行。从“机电工程技术”领域对智能监控系统架构的研究来看，当前可行的部署方案是“边缘推理+云端训练”：边缘设备运行轻量化的推理模型，处理实时性要求高的检测任务；云端负责模型的训练和定期更新，将更新后的模型参数下发到边缘设备。
 
改进YOLOv5在槽墩施工进度检测中的表现说明，在保持浮点运算量不变的前提下提升检测精度是可行的。这意味着，边缘部署并不必然意味着检测性能的显著下降——算法优化可以在不增加计算负担的条件下改善检测效果。
 
 （三）工程化挑战
 
将深度学习监控系统从实验验证推向工程常态化运行，需要解决几个关键问题。
 
光照和天气的适应性是首要挑战。施工现场的自然光照条件变化剧烈，晨昏时段的低照度、阴天的漫射光和晴天的强阴影都会影响图像质量。一种可行的策略是在训练数据中纳入多时段、多天气条件的图像，使模型学习到光照不变的缺陷特征。
 
模型更新与工程标准同步是另一个问题。当《堆石混凝土坝设计规范》等标准修订时，露石率的评价阈值可能发生变化，模型输出的判定结果需要相应调整。当前的做法是在模型输出层增加一个“标准映射”模块，将模型的原始检测结果按照当前适用的规范进行等级划分，使模型本身不需要重新训练就能适应标准的变化。
 
多源数据的融合是提升监控覆盖度的方向。无人机航拍适合大范围进度监测，固定摄像头适合关键工序的连续监控，传感器数据（温度、应变）适合结构安全监测。将这三类数据在统一平台上进行时空对齐和关联分析，是构建“全景式”施工监控体系的技术基础。
 
 
 六、结语
 
深度学习在水利水电施工进度与质量监控中的应用，其核心价值不在于替代人工，而在于将监控的时空粒度从“抽检式”推向“过程式”。QueryInst实例分割算法使碾压混凝土坝仓面的每一轮碾压和摊铺都能被记录和分析，改进YOLOv5算法使槽墩施工进度的检测精度达到0.989，改进YOLOv11-Seg模型将层面露石的检测精确率提升至91.4%，RockViT模型对堆石压实状态的分类准确率达到96.24%。这些数据表明，深度学习已经具备了在水利施工核心场景中提供可靠监控输出的技术能力。
 
但技术指标的达成只是第一步。从“机电工程技术”领域的系统集成视角来看，监控系统的工程价值取决于其与施工管理流程的融合程度——检测结果如何转化为施工指令、预警信息如何触发响应动作、历史数据如何积累为可复用的知识。从“工程与试验”领域对检测技术可靠性的要求来看，深度学习模型的“黑箱”特性需要通过可解释性技术的引入来弥补，使质量判定结果具有可追溯的推理依据。未来的技术演进方向，应当从“追求更高的检测精度”转向“构建检测与决策之间的闭环”。
 
参考文献：
 
[1] 宋本扬，崔博，张天伟，等. 碾压混凝土坝仓面碾压及摊铺状态视觉监控方法[J]. 水利学报，2025，56(4)：445-454,465.
 
[2] Collaborative analysis model of construction schedule and quality for RCC dam based on DES and deep learning[J]. Journal of Civil Engineering and Management, 2025, 31(8): 1-18.
 
[3] RockViT: Image-based rockfill compaction-state recognition for compaction control and decision support[J]. Advanced Engineering Informatics, 2026.