在智慧城市实验室的试点路段，我们把路侧摄像机作为低成本积水感知源，探索不依赖新增水位计的内涝识别方法。当前方案以语义分割提取积水区域，结合车道线、路缘石、井盖等稳定参照物做透视校正，再把水面淹没高度映射为“无积水/轻微/影响通行/阻断”四级。为抑制雨天反光、夜间低照度和车辆遮挡，模型在训练中引入多时段样本与随机遮挡，并用雨量计和人工巡检视频做弱标签校验。
进展：在 3 个易涝点连续 6 周的回溯中，四级分类准确率约 86%，阻断级漏报 2 次，主要来自镜头被水雾遮挡。下一步：加入短时雨强与排水管网液位作为时序特征，输出 10 分钟积水趋势，并把告警推送到市政排涝工单系统。
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