城市内涝治理的难点往往不在排水设施，而在「什么时候、哪一段路真的积水了」。智慧城市实验室近期在一批易涝点做了小规模实验：不新增水位计，直接复用路口与下穿隧道的既有视频，把画面中的立柱、护栏、路面标线当作虚拟水尺，通过目标分割提取水线位置，再换算成厘米级水深。
实验中主要处理三类干扰：夜间雨滴与车灯眩光、车辆溅水造成的瞬时误检、摄像机轻微位移导致的标定漂移。做法是时序平滑加滞回阈值判定，只在连续多帧水线稳定上升时才触发告警，并按10cm、25cm、50cm分级联动可变情报板与排水调度。
进展与下一步：
- 试点覆盖38个易涝点，在有人工水尺复核的时段内，水位识别平均误差约3cm，暴雨夜间召回率约91%，单点周均误报降到1次左右。
- 下一步接入雨量计与泵站运行数据，尝试做30分钟尺度的积水趋势预测，并把告警口径交由市政部门统一验证。
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