方向四 “物联网+”赋能的工程全要素风险动态管控关键技术
感知能力是智慧水利发展中的核心基础能力。实验室长期致力于“物联网+”赋能的工程全要素风险动态管控关键技术研究，主要包括：
（1）“物联网+”赋能的水电枢纽高边坡安全评价与预警决策关键技术。基于无人机、图像识别的技术，结合围岩稳定性的影响因素，建立施工期边坡整体稳定性评价及工程动态风险评估方法，从而实现监测边坡的稳定动态评价。
（2）“物联网+”赋能的地下洞室（群）围岩稳定动态反馈分析和安全预警研究。基于开挖过程中获取的实时数据信息，通过更新、分析模型、参数计算，建设洞室施工安全的实时监测体系，并通过对变形、应力等参数的预测，建立围岩预警机制，实现地下厂房洞室建设的信息化设计和施工的反馈分析。
（3）基于图像/视频识别的智慧工地监控理论架构研究。借助图像识别、深度学习等技术，以施工过程管理要素为核心，针对施工过程中人员、物料等要素进行智能化管控，提出了一套基于图像识别的智慧工地监理论体系架构，显著提升施工质量、保障施工安全。
（4）“物联网+”赋能的施工装备云管理关键技术研究。基于云管理思想，构建装备云管理模型，并通过对数据、装备两个维度的研究，提出了基于施工关键参数分析的质量控制方法并开发了地下防渗墙工程施工装备云管理平台，提高了装备管理的效率。
（5）基于可信环境认证技术的物联网多源信息安全理论研究。借助区块链技术、非对称椭圆曲线加密算法，结合关键数据不可更改性，用分布式存储技术及链式数据结构，通过调动全网节点的参与积极性，实现多节点无差别记录，从而确保工程数据的防篡改和可追溯。
（6）“物联网+”赋能的线性带状组合建筑物表面位移监测法研究。通过无人机（UAV）航摄图像及三维激光扫描点云数据融合算法，提高边坡表面位移测量精度，实现监测点识别及边坡变形过程中表面位移的及时计算。
