人工智能与大数据模块是智慧管廊云平台的重要组成部分,该模块对管廊运维过程中产生的数据进行采集、预处理、存储、分析和应用等操作,具有为整个平台赋能的作用。本文立足智慧管廊的实际应用场景和业务需求,设计并实现了基于智慧管廊云平台的人工智能及大数据模块,该模块主要包括:大数据平台、管廊异常事件的自动监控及管廊摄像头故障的自动巡检三部分。本文的主要工作如下:1.基于智慧管廊云平台系统的已有结构,利用Hadoop技术栈（Hadoop、Spark、Hive等）搭建了专门针对于智慧管廊的大数据平台。该平台利用Sqoop等技术,可以全量或增量地将智慧管廊云平台其他模块产生的数据从原有数据库（如MySQL）导入到大数据平台;使用Spark对这些数据进行定制化的数据预处理操作（如数据清洗、数据归一化等）,利用Hive对已有数据做查询和分析操作,为平台的相关决策提供数据支撑;大数据平台能够为人工智能应用赋能。以上功能极大地提高了智慧管廊运营平台服务的效率。2.本文利用计算机视觉中的目标检测技术对管廊中的异常事件（如异常人员、火灾、烟雾等）进行实时监测,降低了管廊运维人力成本并提高了工作效率。为了更好地适应地下管廊的实际应用场景（预测速度要快、占用硬件资源要少等）,本文在Yolo v3模型的基础上做出了相应改进,主要是使用EfficientNet-Lite替换其原始骨架,使模型精度在没有明显降低的情况下,模型体量大幅减小,检测速度明显提升。3.本文利用视频质量评估技术,能够对摄像头上传图像亮度/色度是否异常、摄像头是否被遮挡、摄像头上传图像是否有雪花噪声、摄像头是否抖动等问题进行自动巡检,并生成巡检报告,在降低管廊运维成本的基础上,实现了管廊的自动化、智能化和信息化。