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视觉分析AI赋能智慧水务多场景应用

news 来源：原创 2025/9/19 14:14:18

利用视觉分析的方式智慧水务的AI算法方案

一、背景

在传统水务监管中，面临着诸多痛点。例如，对于河道污染、水面异常、河湖四乱问题以及水生态环境差等情况，传统监管效率低下，预警不及时，资源分散，监控功能单一，依赖人力巡查不仅效率低，还容易出现漏报误报等问题。此外，在水位监测、水务漂浮物检测、人员安全管控等方面也存在诸多不足。随着智慧水务的发展，需要一种更高效、精准的解决方案来提升水务管理水平。智慧水务解决方案应运而生，它旨在通过先进的技术手段，实现水资源的高效利用、智能监测和可持续发展。而基于视觉分析的AI算法方案，能够为智慧水务提供强大的技术支持，解决传统监管中的诸多难题。

二、技术实现

（一）算法选择与融合

污水检测算法：该算法基于深度学习中的卷积神经网络（CNN）模型。首先，通过收集大量不同类型污水的水体图像数据，对CNN模型进行训练。在训练过程中，模型学习污水的颜色、纹理、悬浮物等特征。在实际应用中，将实时采集的水体图像输入到训练好的模型中，模型能够快速判断水体是否受到污染以及污染的程度。例如，当水体中存在大量黑色悬浮物时，算法能够准确识别并给出污染预警。

污染监测算法：结合图像识别和数据分析技术。利用无人机或固定摄像头采集水域的视频数据，对视频进行帧提取，得到一系列图像。通过图像分割技术，提取出水体区域，并分析其颜色、形状等特征。同时，结合气象数据（如风速、风向、温湿度等），利用机器学习算法预测污染物的扩散趋势。例如，当检测到某区域出现污染源时，算法能够根据气象条件预测污染物可能扩散的范围，为后续的治理提供决策依据。

落水检测算法：主要依赖于计算机视觉技术。在泳池、河流等水域周边布置高清摄像头，实时采集视频数据。对采集到的视频进行预处理，包括去噪、图像增强等操作，以提高图像质量。然后，利用深度学习模型（如目标检测算法YOLO系列）对图像中的人体进行检测和跟踪。通过分析人体的姿态、运动轨迹等特征，判断人员是否处于落水状态。一旦检测到落水行为，系统会立即发出警报。

水源变色检测算法：采用传统的图像处理方法与现代深度学习技术相结合的方式。首先，利用高清摄像头定期采集水源的视频数据，对图像进行去噪声、增强对比度等预处理操作。然后，通过颜色空间变换（如RGB转HSV）和图像分割技术，提取水体区域，并分析其颜色特征。采用阈值方法或机器学习算法，识别不同时间点之间的颜色变化。例如，当水源颜色出现异常变化时，算法能够及时发出预警，提示可能存在水质问题。

水位监测算法：利用图像处理中的边缘检测技术，结合深度学习中的回归模型。首先，通过摄像头采集水位尺的图像，对图像进行预处理，去除噪声干扰。然后，利用边缘检测算法（如Canny边缘检测）提取水位尺的刻度线。最后，将提取的刻度线信息输入到回归模型中，模型输出当前的水位值。该算法能够实时、准确地监测水位变化，为防洪、灌溉等提供数据支持。

水务漂浮物检测算法：采用目标检测算法（如Faster R-CNN）。对采集到的水域图像进行标注，标记出漂浮物的位置和类别。利用标注好的数据对Faster R-CNN模型进行训练，使其能够识别不同类型的水务漂浮物，如塑料瓶、树枝等。在实际应用中，该算法能够快速检测出水面上的漂浮物，并及时发出清理预警。

人员闯入识别算法：基于人体姿态估计和目标跟踪技术。通过摄像头采集监控区域的视频数据，利用人体姿态估计算法识别出人体的大致轮廓和姿态。然后，结合目标跟踪算法，对人员进行持续跟踪。当检测到人员进入禁止区域时，系统会发出警报。
游泳检测算法：利用动作识别技术。收集大量人员游泳的视频数据，对视频中的动作进行标注。使用深度学习模型（如3D卷积神经网络）对标注好的数据进行训练，使其能够识别出游泳动作。在实际应用中，当检测到有人在非游泳区域游泳时，系统会及时发出预警。
抽烟检测算法：基于图像分类和目标检测技术。首先，收集大量包含抽烟行为的图像数据，对图像进行分类标注。利用目标检测算法（如YOLOv5）检测图像中的人体和香烟。结合图像分类模型，判断人体是否处于抽烟状态。当检测到人员在禁烟区域抽烟时，系统会发出警报。
定制算法：根据不同水务场景的特殊需求，开发定制化的AI算法。例如，针对特定的水质指标检测，可以结合传感器数据和图像数据，开发专门的分析算法，以提高检测的准确性和可靠性。
船舶闯入识别算法：采用目标检测和图像识别技术。对采集到的水域图像进行标注，标记出船舶的位置和类型。利用深度学习模型（如SSD）对标注好的数据进行训练，使其能够识别不同类型的船舶。当检测到船舶进入禁止区域时，系统会发出警报。
船舶类型识别算法：基于图像分类技术。收集大量不同类型船舶的图像数据，对图像进行分类标注。使用深度学习模型（如ResNet）对标注好的数据进行训练，使其能够准确识别船舶的类型，如货船、客船、渔船等。
船舶流量统计算法：利用目标跟踪和计数技术。对采集到的水域视频进行帧提取，利用目标跟踪算法对船舶进行持续跟踪。通过统计跟踪到的船舶数量，实现船舶流量的统计。该算法能够为水运管理和港口规划提供数据支持。

（二）多平台联动

更新的AI算法支持多平台联动，包括智能水务云平台、用户服务APP、应急调度平台等。智能水务云平台作为核心指挥中心，整合各个平台的数据，实现数据的实时共享和协同处理。用户服务APP可以为用户提供实时的水质信息、污染预警等服务，增强用户的参与感和体验感。应急调度平台在接收到预警信息后，能够快速响应，协调各方资源进行应急处理。

三、功能优势

（一）提高监管效率

智慧水务算法能够实现对河道污染、水面异常、河湖四乱问题以及水生态环境等全方位、实时监测。相比传统的人工巡查，大大提高了监管效率，减少了人力成本。

（二）精准预警

通过多种算法的融合，能够准确识别各种异常情况，并及时发出预警。例如，在污染监测中，结合气象数据能够准确预测污染物的扩散趋势，提前采取措施，避免污染扩大。

（三）数据驱动决策

智慧水务检测系统能够积累大量的数据，通过对这些数据的分析，为水务管理决策提供科学依据。例如，根据历史数据可以预测未来的用水需求，优化供水方案；分析污染源数据可以制定针对性的治理措施。

（四）增强应急响应能力

多平台联动机制使得在发生突发事件时，能够快速响应，协调各方资源进行应急处理。例如，当检测到落水事件时，能够迅速通知救生员或相关管理人员采取救援措施。

四、应用方式

（一）河道污染治理

在河道沿线布置摄像头和传感器，利用污水检测算法和污染监测算法，实时监测河道的水质和污染情况。一旦发现污染源，能够及时发出预警，并跟踪污染物的扩散趋势，为治理提供决策支持。

（二）河湖监管

通过无人机巡查和地面摄像头监控，利用河湖四乱问题识别算法（可结合图像识别和目标检测技术），及时发现河湖周边的乱占、乱采、乱堆、乱建等问题，并通知相关部门进行处理。

（三）水生态环境保护

在水源地、湿地等重要生态区域部署监测设备，利用水源变色检测算法、水位监测算法、水务漂浮物检测算法和落水检测算法，监测水生态环境的变化、水位情况、漂浮物情况以及人员活动情况。当发现水生态环境异常、水位异常、有漂浮物或有人员落水时，能够及时发出预警，保护水生态环境和人员生命安全。

（四）智慧城市水务管理

将智慧水务算法与城市水务管理系统集成，实现对城市供水、排水、污水处理等各个环节的智能监测和管理。例如，通过智能调度系统，根据实时水量和需水量预测，自动调整供水方案，确保供需平衡，减少水资源浪费。

（五）水域安全管理

在泳池、水库、河流等水域周边，利用人员闯入识别算法、游泳检测算法和抽烟检测算法，加强水域安全管理。防止人员进入危险区域、在非游泳区域游泳以及在禁烟区域抽烟，保障人员生命安全和公共秩序。

（六）水运管理

在水运航道、港口等区域，利用船舶闯入识别算法、船舶类型识别算法和船舶流量统计算法，实现对船舶的实时监测和管理。及时发现船舶闯入禁止区域、识别船舶类型和统计船舶流量，为水运管理和港口规划提供数据支持。

五、痛点与解决方案

（一）痛点

传统监管效率低，预警不及时，容易导致污染扩散和事故扩大。
水务资源分散，监控功能单一，难以实现全方位、实时监测。
依赖人力巡查，效率低下，容易出现漏报误报。
对于水位、漂浮物、人员行为等方面的监测存在不足，影响水务管理的全面性和精准性。

（二）解决方案

采用智慧水务解决方案，利用视觉分析的AI算法，实现对水务的全方位、实时监测和精准预警，提高监管效率和预警准确性。
通过多平台联动，整合水务资源，实现数据的共享和协同处理，打破信息孤岛。
减少对人力巡查的依赖，利用自动化设备和智能算法，提高监测的准确性和效率。
增加水位监测、水务漂浮物检测、人员闯入识别、游泳检测、抽烟检测等算法，完善水务监测体系，提升水务管理的全面性和精准性。

基于视觉分析的智慧水务AI算法方案为水务管理带来了新的机遇和挑战。通过融合多种算法，实现多平台联动，能够解决传统水务监管中的诸多痛点，提高水务管理的效率和水平。未来，随着技术的不断发展，智慧水务算法将在水务领域发挥更加重要的作用，为构建绿色、智能、可持续的城市水生态系统贡献力量。

视觉分析AI赋能智慧水务多场景应用

利用视觉分析的方式智慧水务的AI算法方案一、背景在传统水务监管中，面临着诸多痛点。例如，对于河道污染、水面异常、河湖四乱问题以及水生态环境差等情况，传统监管效率低下，预警不及时，资源分散，监控功…...

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