AI路侧视频水位识别：标尺标定与内涝分级预警

智慧城市实验室近期在一处易涝下穿隧道完成路侧视频水位识别的实验性部署。思路是把既有监控球机当作水位计：先利用隧道侧墙的既有刻度尺与已知高度的反光标牌建立像素—实高映射，再用分割模型提取水面线，结合相机标定的透视关系折算水位；夜间与雨雾天气由红外补光加多帧时域平均兜底。为避免单点误报，系统同时接入泵站液位与地磁水位计做交叉校验。

进展：
1）3 处积水点、约 6 周运行中，水位读数与人工标尺比对平均绝对误差约 2.1 cm，0–30 cm 关键区间的分级判定（提示／限行／封闭）与现场处置一致率约 94%。
2）下一步把水位变化速率纳入预警模型，输出“到达限行阈值的时间预估”，并补测低照度、水面漂浮物与强反光条件下的稳定性。

现阶段该系统定位为给排水与交管部门的辅助判据，不替代地磁、超声水位计，阈值下发仍由人工确认。