智慧水务水厂周界入侵报警系统的AI视频分析解决方案

水务安全新挑战:周界防护的数字化升级需求

当前水务设施安全面临全新挑战,保障水厂运行安全的周界防护系统需要更智能化的解决方案。传统依靠人工值守的模式已难以满足7×24小时全天候防护要求,尤其在城乡结合部、偏远地区的水厂更需要先进的AI视频分析技术支持。

AI视频分析驱动的水务安全防护系统

倍特威视为智慧水务打造的周界入侵报警解决方案融合了多项核心技术:

  • 深度学习算法实时分析监控画面,准确识别翻越、攀爬等入侵行为
  • 3D立体警戒区域划分技术,支持针对水厂特殊地形设置多级防护区
  • 环境自适应功能,有效过滤风雨、枝叶抖动等干扰因素
  • 视频结构化分析,自动生成包含时间、位置、行为特征的事件记录

这一系统能够实现入侵事件平均2秒内触发报警,识别精度可达98%以上,极大提升了水厂周界防护效率。

智慧水厂周界保护的典型应用场景

重点区域强化监控

针对取水口、加药间、泵房等核心设施,系统支持设置多重警戒规则,实现无盲区、无死角监控。

夜间自动值守

通过红外热成像与低照度摄像协同工作,确保夜间和恶劣天气下的监控质量,彻底改变传统”人工+探照灯”的落后模式。

联动安防处置

系统可与声光报警、门禁控制等子系统联动,实现自动威慑、远程喊话、应急锁定等快速响应措施。

水源保护区管理

针对水源保护区面积大、地形复杂的特点,智能算法可适应长距离周界监控需求,减少误报漏报情况。

易于集成的系统优势

作为专注于视频智能分析的解决方案提供商,倍特威视的系统设计充分考虑了水务行业的特殊需求:

✓ 支持与现有安防系统无缝对接,保护已有投资

✓ 采用模块化架构,可根据项目需求灵活配置功能

✓ 提供标准API接口,便于与智慧水务平台集成

✓ 兼容主流品牌摄像头,避免设备更换成本

数字化防护的价值体现

部署智能周界报警系统为水务企业带来显著效益:运营成本降低30%以上,安全事件响应速度提升80%,运维管理效率提高50%。在数字化转型背景下,这一技术正成为水务安全保障的新标准。

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电力安全新防线:“三违”行为AI智能抓拍系统如何实现24小时无死角监管?

引言:

在电力能源行业,”违章指挥、违章作业、违反劳动纪律”三大违规行为是威胁安全生产的主要隐患。传统人工巡查方式存在监管盲区大、响应滞后等痛点,难以满足现代电力安全管理需求。为解决这一行业难题,AI视频分析技术赋能的智能抓拍系统正成为行业数字化转型的重要抓手。

技术解决方案:

倍特威视自主研发的电力”三违”智能识别系统采用多模态AI算法架构,通过三大核心技术实现精准监管:

• 行为特征建模技术:基于深度学习构建了80+种电力典型违规行为特征库

• 边缘计算架构:前端智能分析盒支持200ms级实时识别响应

• 自适应光线补偿:采用双光谱成像技术,确保夜间及复杂光照条件下的识别准确率

典型应用场景:

1. 变电站运维场景

  • 自动识别未佩戴绝缘手套、安全帽等PPE违规行为
  • 智能监测作业人员误入带电区域等危险动作

2. 电力施工场景

  • 实时抓拍高空作业不系安全带等违章行为
  • 智能判断起重机等设备违规操作模式

3. 配电室管理场景

  • 24小时监测单人操作、无监护作业等违规情况
  • 自动识别消防通道占用等安全隐患

系统核心优势:

√ 开放API接口:支持与现有电力监控平台无缝对接

√ 多协议兼容:适配ONVIF/GB28181等主流安防协议

√ 可定制规则:支持根据企业安全规范自定义识别策略

√ 离线部署能力:满足电力行业网络安全隔离要求

方案价值体现:

• 管理效率提升:较传统方式降低70%人工巡检工作量

• 事故预防能力:实现违规行为的事前预警和事中干预

• 合规留证:自动生成带时间戳的违规证据链

• 数据赋能:通过行为大数据分析优化安全管理策略

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电力能源掘进面人员行为分析解决方案:AI智能助力安全生产效能提升

电力能源行业掘进作业面临的核心痛点

在电力能源行业的地下掘进作业场景中,传统的人员管理模式存在明显局限:

• 人工监控存在视觉盲区,难以及时发现违规操作

• 安全防护设备佩戴情况无法实时核验

• 危险区域闯入行为缺乏智能预警机制

• 作业流程规范性缺乏持续可靠的评估手段

这些管理盲点往往会导致安全事故风险增高,同时影响整体作业效率。如何实现更智能化、精准化的掘进面人员行为管理,成为行业亟待解决的痛点问题。

基于AI的智能行为分析技术方案

倍特威视针对这一行业需求,基于深度学习算法和创新性计算机视觉技术,开发了专业的电力能源掘进面人员行为分析解决方案:

  • 采用多路高清摄像头+边缘计算终端构建实时监控分析网络
  • 通过行为识别算法实现10余种特定动作检测(包括安全帽佩戴检测、工具使用规范识别等)
  • 集成三维空间分析技术,准确定位人员位置与运动轨迹
  • 具备违规行为实时告警功能,响应速度<500ms

该系统采用模块化设计,可灵活适配不同规模的掘进作业场景需求。统计分析数据通过可视化看板直观呈现,为管理者提供决策支持。

典型应用场景

1. 安全防护装备监测场景

  • 自动检测工作人员是否正确佩戴安全帽、反光背心等防护装备
  • 识别未符合安全标准的个体,触发即时语音提醒

2. 危险区域入侵预警场景

  • 划定电子围栏,智能判别人员违规进入高风险区域
  • 联动声光报警装置,防范机械伤害事故发生

3. 作业规范检查场景

  • 分析人员操作流程的规范性
  • 识别潜在违规行为(如不当工具使用、违规攀爬等)

4. 应急指挥辅助场景

  • 突发事件下的快速人员定位与统计
  • 为应急疏散提供实时数据支持

系统核心优势

高准确度识别:采用多特征融合算法,行为识别准确率可达95%以上

灵活部署:支持现有监控系统升级改造,无需大规模基础设施变更

开放接口:提供标准API,可与各类电力能源管理系统无缝对接

边缘计算:本地化分析处理,降低网络带宽需求,保障数据隐私

倍特威视基于在工业视觉领域的技术积累,持续优化算法模型,确保解决方案在复杂的井下环境中仍能保持可靠的性能表现。

为电力能源企业创造多重价值

实施智能人员行为分析系统可为企业带来显著的效益提升:

  • 降低安全事故发生率,减少潜在经济损失
  • 提升现场管理效率,减少人力巡检成本
  • 建立标准化作业数据档案,辅助安全培训优化
  • 支持安全生产管理决策的数字化升级

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电力能源综采工作面智能视频分析解决方案:让安全生产看得见

综采工作面监控的现状与痛点

在采煤行业数字化转型的大背景下,传统的视频监控方式已不能满足现代化矿井的管理需求。综采工作面作为采煤作业的核心区域,其安全生产管理面临诸多挑战:

  • 人员安全监控困难:工作面环境复杂,传统监控难以实时识别人员违规进入危险区域
  • 设备状态监测不足:关键采掘设备的异常运行状态无法被及时识别
  • 安全隐患发现滞后:顶板压力变化、煤壁位移等危险征兆常被忽略
  • 人工巡检效率低下:依靠人工查录像的模式反应慢,易漏检关键风险点

这些痛点严重制约了煤矿企业的安全生产水平和运营效率提升。

倍特威视智能分析技术解决方案

针对综采工作面的特殊监控需求,推出基于AI深度学习的智能视频分析系统:

核心技术优势

  • 采用业界领先的计算机视觉算法,在低照度、多粉尘环境下仍保持高准确率
  • 内置多种煤矿专用分析模型,可识别20+种安全隐患和违规行为
  • 实现毫秒级响应,从识别到报警全流程自动化
  • 支持与现有工业电视系统无缝对接,保护客户既有投资

主要业务价值

  • 降低80%以上的安全生产事故发生率
  • 提高设备利用率约15%
  • 减少70%以上的监控人力成本
  • 实现生产全过程可追溯、可分析

典型应用场景

1. 人员安全防护

通过智能识别:

  • 人员违规进入采动危险区
  • 未佩戴防护装备作业
  • 单人作业、交叉作业风险
  • 人员数量超限告警

2. 设备状态监测

7×24小时智能监测:

  • 采煤机、液压支架异常运行状态
  • 刮板输送机堵转、断链预警
  • 皮带跑偏、打滑识别
  • 设备温度异常监测

3. 环境安全预警

实时分析:

  • 顶板来压征兆识别
  • 煤壁片帮预警
  • 粉尘浓度异常预警
  • 瓦斯积聚区域监测

4. 作业规范性监督

自动识别:

  • 违规交叉作业
  • 违章操作行为
  • 工序衔接异常
  • 交接班合规性检查

系统特点和优势

高适配性设计

  • 支持与现有矿用本安型摄像机、防爆摄像仪对接
  • 适配各类煤矿工业视频平台
  • 提供标准API接口,易于集成到现有管理系统

易用性强

  • 可视化规则配置界面,无需专业算法知识
  • 支持多级报警策略定制
  • 提供移动端实时查看功能

持续进化能力

  • 在线模型迭代升级
  • 支持根据矿企特殊需求定制分析能力
  • 定期更新行业最佳实践经验

为何选择倍特威视?

相较于通用视频分析方案的专业优势:

  • 行业深耕:8年煤矿智能化建设经验
  • 技术沉淀:累计分析超过10000小时煤矿视频素材
  • 本地服务:全国主要产煤省区设有技术支持团队
  • 持续创新:研发投入占营收超20%,算法月均迭代2次

我们的解决方案已在多个大型能源集团成功部署,有效帮助客户提升安全管理水平和生产效率。

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智能视频分析技术在智慧水务管网漏损监测中的创新应用

行业痛点:看不见的管网损失困扰水务管理

在传统水务管理中,输配水管网的漏损问题长期以来困扰着行业从业人员:

• 隐蔽性漏损难以发现,地下暗漏造成长期经济损失

• 常规人工巡检方式效率低下,覆盖面有限

• 突发性管道喷漏响应不及时,水资源浪费严重

• 历史数据分析缺乏有效手段,无法形成预防性维护机制

水务企业每年因管网漏损造成的直接经济损失可能高达供水总量的15%-25%,急需智能化解决方案来提高管网管理效能。

技术解决方案:AI视频分析赋能漏损监测

基于AI视觉分析的管网智能监测系统采用多维度技术融合方案:

核心技术架构

  • 部署高精度图像识别算法,实时监测管道连接处异常
  • 运用深度学习模型分析水流特征,识别潜在漏损点
  • 建立三维管线数字模型,实现漏水点精确定位
  • 振动频率分析检测隐蔽性渗漏特征

业务价值体现

  • 将漏损识别时间从传统7-15天缩短至即时发现
  • 漏损定位精度可达管线±1米范围
  • 实现预测性维护,降低应急抢修成本
  • 通过数据驾驶舱提供运营决策支持

典型应用场景展示

1. 市政主干管网安全监测

充分利用现有摄像头资源,实现对管廊、明管等重点区域的24小时智能值守。系统可自动识别喷漏、渗漏等7类典型异常情况。

2. 二次供水设施监控

针对加压站、水箱等关键节点,通过视频分析结合压力数据,快速判定漏损发生位置,提升抢修效率。

3. 户表异常用水检测

基于AI的水流特征分析技术,在不改造现有表计前提下实现用水异常监测,精确定位异常用水点位。

4. 工程施工安全监护

通过布设临时监控点,实时监测施工区域内管网状态,预防外力破坏导致的突发性漏水。

系统集成特色与优势

开放兼容性

• 支持与SCADA、GIS等水务业务系统无缝对接

• 提供标准API接口,满足个性化集成需求

• 兼容主流视频监控设备,保护既有投资

智能化特性

  • 自主学习水渍扩散特征,持续优化识别算法
  • 多摄像机协同分析,构建三维漏水评估模型
  • 智能过滤雨雪等环境干扰,降低误报率

创造可持续的智慧水务价值

通过智能视频分析技术的引入,水务企业可以在三个方面获得持续收益:

1. 经济效益:预计可降低10%-30%的水损率,投资回报周期明显

2. 管理效益:建立数字化运维体系,提升整体运营效率

3. 社会效益:减少水资源浪费,符合绿色可持续发展要求

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电力能源场景AI视频分析 智能明火检测报警解决方案

电力能源行业作为国家重要基础设施,其安全运行关系国计民生。传统人工巡检方式在变电站、发电厂等场景中存在响应不及时、覆盖不全面等痛点,亟需智能化升级。

电力能源明火检测报警面临的行业痛点

• 人工巡检效率低下,难以做到7×24小时无死角监控

• 环境复杂多变,火焰识别易受光线变化干扰

• 传统烟感探测器存在滞后性,难以实现早期预警

• 报警信息分散,应急处置不及时

倍特威视AI视频分析解决方案

本方案采用计算机视觉与深度学习技术,通过以下核心功能实现智能预警:

• 火焰特征识别算法:支持识别0.1m²以上火焰目标

• 多光谱融合检测:可见光+热成像双重验证

• 环境自适应能力:区分焊接、灯光等干扰源

• 毫秒级响应速度:从识别到报警仅需300ms

典型应用场景

场景一:变电站智能监控

  • 实时监测设备区、电缆沟等关键区域
  • 联动声光报警和灭火系统
  • 历史记录可追溯分析

场景二:发电厂燃料存储区

  • 煤场、油罐区等重点防火区域监控
  • 支持烟雾与明火双重检测
  • 温度异常提前预警

系统核心优势

• 开放API接口:支持与SCADA、DCS等系统无缝对接

• 多协议兼容:ONVIF/GB28181标准协议支持

• 边缘计算架构:降低网络带宽需求

• 98%以上识别准确率(第三方测试数据)

为电力安全保驾护航

本方案已在多个省级电网公司实际部署,帮助客户实现:

✓ 火灾预警效率提升90%以上

✓ 人工巡检成本降低60%

✓ 安全隐患发现时间从小时级提升至秒级

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电力能源行业安全升级:AI视频分析实现抽烟/打电话精准识别解决方案

电力安全监管新挑战

在电力能源行业,监控室、变电站等关键场所的操作规范直接关系到电网运行安全。传统人工监控方式难以24小时无死角监管,操作人员违规抽烟、接打电话等行为屡禁不止,给电力系统埋下巨大安全隐患。

目前电力企业普遍面临三大监管痛点:

  • 人力监控成本高且效率低下
  • 违规行为取证难,管理缺乏依据
  • 人工巡查存在盲区,被动响应滞后

AI视频分析技术解决方案

基于深度学习算法的AI视频分析系统,能够全天候不间断监测监控画面,精准识别抽烟、打电话等违规行为。系统采用:

  • YOLOv5目标检测算法:准确识别手持香烟、手机等目标
  • 姿态识别技术:通过手部动作分析判断行为性质
  • 实时告警机制:发现违规立即触发声光报警并记录

这套系统通过在现有监控系统上部署AI分析模块,无需大量硬件改造,即可实现7×24小时智能监管,有效降低85%以上违规事件发生率。

典型应用场景

电力调度监控中心

  • 杜绝调度员值班期间接打电话行为
  • 消除控制室吸烟带来的消防隐患
  • 自动生成违规记录便于管理考核

变电站无人值守场景

  • 替代人工巡查实现远程智能监控
  • 识别检修人员违规使用手机行为
  • 实时报警联动安保系统快速响应

电厂生产区域

  • 动火区域吸烟行为智能识别
  • 高风险区域人员行为规范管理
  • 安全生产标准化建设有力支撑

系统核心优势

倍特威视电力行业解决方案具备以下特点:

即插即用:支持与主流监控设备快速对接,2小时内完成部署

多维分析:准确区分正常手持物品和违规行为,误报率<3%

弹性扩展:单服务器支持100路以上视频流并发分析

闭环管理:完整记录违规过程,推送到责任人整改闭环

为电力安全保驾护航

采用AI视频分析技术对操作人员行为进行智能监管,既解决了电力企业安全管理痛点,又符合《电力安全工作规程》关于规范作业现场人员行为的强制性要求。相比传统安防系统,投入产出比提升显著:

  • 降低60%安保人力成本
  • 缩短85%违规响应时间
  • 提升90%监管覆盖率

随着智慧电网建设加速推进,智能化、精准化的人员行为监管已成为电力企业安全生产管理不可或缺的一环。倍特威视专注电力行业AI视觉分析8年,产品在超过200个电力场景稳定运行。

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智慧水利礙航物智能识别系统:AI视频分析技术助力航道安全管理升级

行业痛点:传统礙航物识别方式的局限性

在现代水利工程和航道管理领域,礙航物的实时识别与预警一直是个重大挑战。传统人工巡查方式存在以下明显不足:

  • 效率低下:依赖人力巡检,覆盖面有限且响应速度慢
  • 准确率不稳定:受天气、光线等环境因素影响大,夜间辨识困难
  • 预警滞后:无法实现实时监测和及时告警
  • 数据孤岛:不同系统间难以实现信息共享和联动响应

智能解决方案:AI视频分析技术创新应用

针对上述行业痛点,倍特威视推出的智慧水利礙航物识别系统采用先进的AI视频分析技术,将计算机视觉与深度学习算法深度整合,为航道安全管理提供全新解决方案:

  • 实时监测能力:可实现7×24小时不间断自动化监测
  • 高精度识别:通过深度学习模型训练,识别准确率和召回率显著提升
  • 自动预警机制:发现碍航物后秒级触发告警机制
  • 数据分析平台:提供可视化数据报表和智能分析工具

典型应用场景

1. 河道碍航物实时监控

  • 对漂浮物、沉船等各类障碍物的自动识别
  • 支持多摄像头协同跟踪分析
  • GPS精准定位和移动轨迹预测

2. 水利枢纽安全管理

  • 闸门区域障碍物检测
  • 船舶靠泊安全分析
  • 非法入侵识别预警

3. 汛期隐患排查

  • 河道堆积物自动识别
  • 风险区域智能标注
  • 应急响应预案触发

系统核心优势

强大的兼容性与扩展性

  • 支持各类视频监控设备接入
  • 可与现有水利管理系统无缝对接
  • 模块化架构便于功能扩展升级

稳定可靠的技术支撑

  • 采用工业级硬件平台
  • 支持分布式部署架构
  • 断网应急模式保障系统持续运行

创造多维价值

智慧水利礙航物识别系统的应用为水利管理部门带来显著价值:

  • 安全效益:大幅降低船舶航行风险
  • 经济效益:减少人工巡检成本投入
  • 管理效益:提升应急响应能力和决策水平
  • 环境效益:及时发现并清除漂浮污染物

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AI视频分析助力电力能源加油站卸油区智能监管升级

引言:安全监管新挑战

随着新能源革命的推进,电力能源加油站数量快速增长,卸油区作为危险化学品作业的核心区域,传统监管方式面临诸多挑战:

  • 人工巡检存在监控盲区和响应滞后
  • 夜间或恶劣天气条件下的监管效果不佳
  • 异常行为识别主要依赖经验判断
  • 过程监控缺乏数字化记录

技术解决方案:智能监管新范式

依托AI视频分析技术的卸油区智能监管系统,通过多维度技术整合实现全方位安全防护:

1. AI行为识别引擎

  • 实时检测人员违规操作(如未佩戴防护装备)
  • 自动识别明火、烟雾等危险信号
  • 智能分析卸油设备异常状态

2. 三维空间建模技术

  • 精准划定卸油区电子围栏
  • 动态追踪化学品运输车辆轨迹
  • 智能预警越界行为

3. 物联网数据融合

  • 整合油压、温度等传感器数据
  • 与防雷接地系统联动预警
  • 对接企业现有ERP/MES系统

典型应用场景

场景1:卸油作业规范监管

  • 自动核对作业人员资质
  • 全程记录卸油操作流程
  • 实时监测卸油管连接状态

场景2:突发情况应急响应

  • 泄漏事故自动报警并联动应急系统
  • 智能生成最优处置方案
  • 事故全过程数字化回溯

系统核心优势

• 开放架构设计:支持与现有视频管理系统无缝对接

• 边缘计算能力:本地化处理保障数据安全和实时性

• 自适应算法:适应不同光照和天气条件

• 可视化报表:自动生成符合安监要求的数字档案

价值总结

电力能源加油站卸油区智能监管系统通过:

✓ 将安全隐患发现时间从小时级缩短至秒级

✓ 降低90%以上的违规操作漏检率

✓ 实现监管过程全程可追溯

✓ 减少60%以上的安全人力投入

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智慧水利航道漂浮物監測AI視頻分析系統:全天候自動化監測解決方案

水利航道漂浮物監測面臨的嚴峻挑戰

隨著航運運輸業的快速發展,航道漂浮物的監測已成為保障水路運輸安全的關鍵環節。傳統人工巡檢方式存在著監測效率低、風險高、反應滯後等明顯缺陷:

  • 監測盲區多:廣闊水域難以實現全覆蓋人工巡查
  • 監測成本高:依賴大量巡邏人員和巡查船艇
  • 反應速度慢:發現漂浮物到處理存在時間差
  • 夜間監測難:光照條件差影響人工巡查效果

這些痛點直接影響航運安全,導致船隻碰撞、螺旋槳損壞等事故風險增加。

AI視頻分析技術的智能化解決方案

智慧水利航道漂浮物監測系統採用先進的AI視頻分析技術,構建”前端感知+智能分析+預警通報”的一體化平台,實現航道漂浮物的實時監控和智能識別。

系統核心架構

  • 高清視頻採集組網
  • 深度學習算法識別
  • 雲端數據處理分析
  • 多終端預警推送

關鍵技術優勢

  • 全天候監測:基於紅外熱成像技術,實現24小時不間斷工作
  • 多目標識別:可同時監測大型漂浮垃圾、塑料泡沫等各類雜物
  • 準確率高:採用YOLOv4深度學習模型,識別準確率達95%以上
  • 低延遲預警:檢測到漂浮物後可在10秒內觸發報警

典型業務應用場景

1. 內河航道安全監控

安裝於航道兩側的智能監測設備,可自動掃描水面漂浮物,並根據設定閾值觸發分級預警。特別適用於橋梁、港口等關鍵區域。

2. 水電站進水口防護

對水電站進水口進行實時監測,檢測上游漂來的樹幹、雜物等,及時啟動攔污柵或進行清理,防止設備損壞。

3. 城市河道管理

監測城市景觀河道中的漂浮垃圾,輔助環衛部門制定精準清理計劃,保持水體美觀和生態環境。

4. 水庫環境保護

對飲用水源保護區進行漂浮物監測,防止污染擴散,保障水源地安全。

系統集成與部署優勢

智慧水利航道漂浮物監測系統設計充分考慮實際應用需求,具有顯著的部署優勢:

  • 開放平台架構:支持多品牌監控設備接入
  • 靈活拓展性:可根據監測區域面積靈活增減監控點位
  • 多系統融合:可與現有指揮調度平台無縫對接
  • 多源數據整合:支持雷達、無人機等多種監測手段協同工作
  • 快速部署:標準化設備安裝方案,平均單點安裝時間少於4小時

技術創新與持續改進

系統採用迭代增強策略,通過深度學習技術不斷提升識別能力:

  • 持續標註訓練:建立專業的水面漂浮物數據庫
  • 模型優化:定期更新算法模型提高識別精度
  • 適應性增強:針對強光照、雨霧等複雜天氣狀況優化
  • 區域自適應:可根據不同水域特徵進行本地化定制

創建行業新標準的價值主張

智慧水利航道漂浮物監測系統不僅解決了傳統人工巡查的痛點,更為航道管理開創了智能化新範式:

  • 提升管理效率:減少80%以上人工巡查頻次
  • 降低運營成本:年均節約管理成本30%以上
  • 增強安全防護:將事故風險降低90%以上
  • 環保效益:助力美麗河湖建設和水生態保護
  • 決策支持:生成監測報告輔助管理決策

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