深圳市公明供水调蓄工程管理处与深圳大学计算机学院黄惠教授团队合作，共同研发了一套亚毫米级分辨率的大坝表观病害采集检测技术。这项技术近期在公明水库成功应用，有效提高了库区运行风险防控能力，大幅减轻了现场巡查的工作压力和工作量。

公明水库是深圳最重要的饮用水源保障设施之一，为深圳西部近千万人口提供干净水源。该水库共有6条大坝，总长超过4.3千米，迎水坡混凝土面板总面积达36万平方米。日常需要对裂缝、渗水、蚁穴、脱落等一系列表观病害进行人工巡查，任务繁重且存在落水、滑倒等安全风险。

为了改善这一状况，公明管理处与深大研究团队开发了一套基于无人机智能采集技术的系统。这套系统能够获取坝体高清巡检数据，并通过人工智能技术识别和判读病害缺陷。此外，空间精细配准技术还能准确还原病害的空间位置。

目前，公明水库已实现对坝体表面的全面高精三维建模和周期性全自动巡检数据采集。通过3万张数据训练，病害检测准确度达到了96%以上，技术指标在全国领先。现在，巡查人员只需在办公室操作鼠标，就能完成对大坝的精细巡检和病害识别检测。