前言：如何有效提升水务管理水平，加强水务企业生产安全和水质保障能力，成为当前需要重点解决的问题。在水务管理中采用大数据分析和人工智能技术，是实现水务管理水平提升的有效途径。随着物联网技术的发展， AI智能识别技术在水务管理中得到了广泛应用，通过对数据进行智能化分析和处理，可实现水务数据的智能传输、快速处理和综合分析。本文以 AI智能识别技术为基础，设计了水务管理系统的解决方案，为提升水务管理水平提供了有力支持。

一、AI智能识别技术综述

1.1 AI智能识别技术的定义和发展历程

AI智能识别技术是指通过图像、语音、文字等各种形式对数据进行分析处理，进而达到自动识别并获取信息的目的。随着深度学习算法的出现，在计算机视觉领域，尤其是在图像识别方面取得了重大突破。图像识别技术逐步走向成熟，并且开始与其他人工智能技术进行融合。随着深度学习算法的发展，深度神经网络模型也不断发展，经过几十年的研究与发展，深度神经网络已经能够实现从底层到高层的数据处理能力。

1.2 AI智能识别技术的基本原理

AI智能识别技术在实际应用中，通过对数据的智能处理，能够实现对数据的分析、挖掘和应用，并且能够不断提高数据分析和应用能力。AI智能识别技术中的神经网络是一种基于非线性映射关系的复杂神经网络，通过人工提取特征值并采用相应算法对其进行训练，最终实现对目标的自动识别。传统神经网络中使用的是线性函数映射关系，而深度神经网络则是一种非线性函数映射关系。

1.3 AI智能识别技术在水务管理系统中的应用

水务管理系统主要包括供水系统、排水系统和污水处理系统三部分。采用 AI智能识别技术，可以有效提高水务管理系统的运行能力，从而提升水务管理水平。首先，在水务管理系统中，采用 AI智能识别技术对数据进行处理和分析，可以实现对水务数据的快速传输、快速处理和综合分析，从而提高数据传输效率，降低数据存储空间需求。其次，在水务管理系统中，采用 AI智能识别技术能够对水务数据进行智能分析和挖掘，从而能够提高数据应用能力。

二、水务管理系统概述

2.1 水务管理系统的定义和特点

水务管理系统是以水务行业为主要对象，以计算机网络为载体，以现代信息技术、水利技术和企业管理等技术为支撑，以数据采集、传输、存储、处理和利用为目的的应用系统。水务管理系统具有以下特点：管理对象是水的生产、供应、分配、消费过程，涉及水资源开发、利用和保护的各个方面；管理对象涉及水利、环境保护等多个部门；管理对象既有物理存在又有虚拟存在；管理对象具有动态变化的特征；管理对象具有空间分布的特征。水务管理系统是在传统水务业务系统的基础上，利用现代信息技术，对水务业务进行整合和集成，以实现水务业务信息化的目的。

2.2 水务管理系统的功能和模块

水务管理系统包括综合管理、供水生产、污水处理、水质监测、运行管理和综合决策等6个功能模块。其中，综合管理模块包括水量调度、水质监测、水费征收等业务模块；供水生产模块包括管网运行管理、水厂运行管理等业务模块；污水处理模块包括管网运行管理模块；水质监测模块包括水质在线监测和实验室分析等业务模块；运行管理模块包括用水户服务和调度管理等业务模块；综合决策模块包括水量平衡分析和水费计算等业务模块。通过整合各类水务业务，实现水务系统的一体化综合管理，可提高水务系统的运行效率，降低水务系统的运维成本。

2.3 水务管理系统的发展趋势

随着信息技术的发展，水务管理系统将向着以下方向发展：融合物联网技术，实现水务管理系统与其他各类信息系统的互联互通，为用户提供数据共享、业务协同和综合决策等服务；采用人工智能技术，构建水务管理系统的智能分析模型，实现水务业务的智能化分析和决策，从而提高水务管理系统的运行效率；利用大数据技术，对水务数据进行分析和挖掘，实现水务数据的深度挖掘和应用，以提高水务管理系统的决策能力；在传统的水务管理系统中引入人工智能技术，以实现水务管理系统数据的快速传输、快速处理和综合分析，提升水务管理系统的运行能力。

三、基于AI智能识别技术的水务管理系统设计与实现

3.1 水务管理系统需求分析

为提高水务管理工作效率，对现有的水务管理系统进行优化升级，本系统将实现水务信息的数字化、智能化管理，将有助于解决传统水务管理中存在的信息分散、不能及时共享等问题。对现有的水务管理系统进行升级，使其具备以下功能：建立综合的信息门户，实现对整个水务系统的数据监控；实现与其它业务系统进行数据交互，提高数据处理能力；建立完善的用户管理、权限控制体系，提高水务管理的安全性；构建统一的信息展示平台，方便用户对各种水务信息进行查询、统计和分析；提供良好的用户界面和操作体验，实现业务流程和用户操作的自动化。

3.2 AI智能识别技术应用场景

水务管理系统在业务层收集各类水务数据，如用水信息、管网信息、水质信息等；在应用层对采集到的各种水务数据进行分析和挖掘，形成各类报表，为管理者提供决策支持；在管理层通过建立统一的信息展示平台，实现对整个水务系统的监控。其中，在感知层通过部署各种传感器和摄像机采集各类水务数据，同时采用 AI智能识别技术对采集到的各类数据进行分析和挖掘，形成各种报表。在管理层则可以通过统一的信息展示平台查询、统计和分析各种水务数据。

3.3 水务管理系统架构设计

本系统架构设计采用B/S架构，系统分为感知层、传输层、应用层和管理层四个层次。感知层部署传感器，对水务数据进行感知和采集；传输层采用卫星通信网络和有线通信网络将数据传输到云服务器；应用层采用B/S架构，使用户可以在浏览器中进行水务数据的查询、统计和分析，并可以实现用户的移动化应用；管理层是水务管理系统的核心，搭建统一的信息展示平台，实现对整个水务系统的监控。通过构建水务管理系统各层次之间的通信网络，实现了各层次之间数据的高效、快捷传输，从而提高了水务数据传输效率，降低了水务数据存储空间需求。

结语：本文提出的基于 AI智能识别技术的水务管理系统，通过对水务数据的采集、处理和分析，实现了对水务数据的快速、准确识别，并通过建立统一的信息展示平台，实现对整个水务系统的监控。此外，本系统还可以在业务层和应用层之间建立起有效的通信网络，从而提高了数据传输效率，降低了数据存储空间需求。本文对人工智能技术在水务管理系统中的应用进行了研究，具有一定的推广价值。

参考文献：

[1]王涛.基于深度学习的水质监测与分析技术研究进展[J].中国水利科技，2017 (05)：23-26.

[1]赵涛.基于深度学习的水质监测与分析技术研究进展[J].水利水电技术，2017 (05)：28-29.