AI内涝积水点识别定制：路侧相机标定与水深估算

城市内涝的处置窗口常只有几十分钟，而积水发现主要依赖人工巡查与市民上报，时空粒度偏粗。本期智慧城市实验室在三个历史易涝路口开展小规模试验：不改动既有杆件，复用路侧相机加装少量水位尺，先建立「像素—地面」映射，用标定板与路面消隐点完成一次标定，之后按时段做漂移校正。水深估算不追求绝对精度，优先把「有无积水」与10cm、20cm、30cm三档区间判稳，直接对接预警与派单流程。要点一：在中等雨强、夜间照明不足条件下，积水有无判定准确率约92%，三档区间一致率约八成，主要误差来自水面反光、车辆溅水遮挡和镜头雨渍。要点二：下一步接入泵站液位与短临降雨预报，把单点识别扩展为片区积水演算，并将误报样本回流至人工复核队列，作为阈值调优依据。