本阶段实验聚焦一个很具体的问题：不新增传感器，能否用城市既有的道路监控画面，判断低洼路段是否达到分级预警水位。
做法上，我们先选取路缘石、护栏立柱、挡墙接缝等在画面中位置稳定、尺寸已知的参照物做标定，再用分割模型框出水面区域，结合参照物在图像中的像素跨度反推水深区间。模型只输出三档结论——未积水、关注、预警，不做连续水深的精确读数，避免在镜头抖动、夜间补光不足时给出不可靠的数值。
进展与数据：在某区 6 个历史易涝点、约 40 路存量视频上完成标定与回放验证，用近两年 3 场降雨期间的人工巡查记录做比对，分级判定与人工复核的一致率约 88%，主要误差来自水面反光与大雨时镜头挂水。当前已加入画面可用性自检，标定物被遮挡或清晰度下降时自动降级为“人工复核”。
下一步计划：一是把预警信号接入排水泵站与市政工单系统，验证从识别到处置的时延；二是补充夜间与暴雨场景样本，明确各点位的可信度边界，而不是追求单点全覆盖。
我们倾向于把这类工作定位为“给既有设施加一层判断”，硬件不变、责任界面清晰，先在一两个点上跑通闭环，再谈复制。
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