针对水工隧洞缺陷识别任务中现有深度卷积神经网络（DCNN）对缺陷图像特征提取能力不足、识别种类少、推理耗时长的问题，提出一种基于动态特征蒸馏的缺陷自主识别方法。首先，通过深度曲线估计网络对图像进行优化，从而改善低照度环境下的图像质量；其次，构建加入注意力机制的动态卷积模块取代传统静态卷积，并且把得到的动态特征用于训练教师网络以获得更好的模型特征提取能力；最后，在知识蒸馏框架中融合鉴别器结构，以构造一种动态特征蒸馏损失，并通过鉴别器将动态特征知识从教师网络传递到学生网络，从而在大幅减少模型推理时间的同时实现六类缺陷的高精度识别。在四川某水电站水工隧洞缺陷数据集上对该方法和原有残差网络进行对比实验，结果表明该方法可达到96.15%的识别准确率，其模型参数量和推理时间分别降低到原来的1/2和1/6。通过实验结果可知，将缺陷图像的动态特征蒸馏信息融合到识别网络中能够提高水工隧洞缺陷的识别效率。

数据流实时、连续、快速到达的特点决定了数据流的实时处理能力。在处理低维数据流时经常使用分位数信息来描述数据流的统计信息，利用图形处理器（GPU）的强大计算能力和高内存带宽的特性计算数据流分位数信息，提出了基于统一计算设备架构（CUDA）的数据流处理模型和基于该模型的数据流分位数并行计算方法。实验证明，该方法在提供不低于纯CPU分位数算法相同精度的条件下，使数据流分位数的实时计算带宽得到了显著的提高。