水电站作为国家战略安全和经济社会发展计划的重要组成部分，是江河治理、资源开发和环境保护的关键基础设施，承担着保障防洪安全、供水安全、能源安全和生态安全等多重任务，其安全运行至关重要。近年来，随着社会经济的发展和技术的不断进步，我国对水电站的管理制度逐步完善。为响应高质量发展的新要求，适应新型生产力的发展方向，确保水电站的安全稳定运行，国家加快推动水电站管理的标准化、信息化和智能化建设。针对在大坝巡视检查中由于任务传递不及时、不明确，巡查过程缺乏重要记录和记录信息不易传递，巡查信息分析反馈不及时等工程痛点，通过大坝巡检平台研发，任务生成与巡查管理功能、数据录入与实时同步、信息智能判别与预警功能三个板块研究，规范任务分配、数据实时同步及智能预警功能，为大坝巡查工作提供系统化、智能化的解决方案，有效提升大坝巡查的安全性和工作效率，优化大坝的日常安全管理。终端可根据巡检指令，选取对应的巡检项目，实时记录巡查轨迹、时间等信息，采用基于空间大数据分析方法，通过轨迹与空间位置匹配度的计算，为巡查过程有效性进行智能判断。开发水电站工程隐患缺陷智能辨识算法，对图像分类、目标检测和语义分割等，接收前端移动巡查平台发送的实时巡检图片，进行缺陷智能辨识并反馈，包括渗漏辨识、裂缝辨识、安全辨识，辅以辨识结果人工检查。引入机器学习技术，综合应用支持向量机（SVM）、小波理论、粒子群优化（PSO）等智能算法，充分利用已有大坝变形、应力等监测项目数据序列，实时实现数据人工比测、粗差判别与预测评价。成果在澜沧江JH水电站大坝进行了示范应用，包括工程概况、巡检录入任务的生成、执行录入、巡检任务生成、执行巡检、巡检结果辨识等功能，有效提升了水电站工程巡查的安全性和工作效率，优化了水电站大坝日常管理，取得了显著的经济社会效益526万元。该项目获得实用新型专利1项，软著2项。