图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。智能图像识别基于排水行业各类应用场景，利用人工智能技术对视频图像信息进行分析、处理和理解，智能识别不同排水应用场景的状态、变化及相关行为特征。利用图像智能识别技术，可以从海量图片视频中实时提取异常图像信息，优先在监控屏幕显示，并通过微信、短信发布预警信息，避免遗漏。同时，智能图像识别成果也为排水行业应用提供辅助决策支持。
图像识别技术在排水领域的应用
管道缺陷识别
排水管道在施工和运营过程中,管道破坏和变形情况时有发生。不均匀沉降和环境因素引起的管道结构性缺陷和功能性缺陷,致使排水管道不能发挥应有的作用。因此,定期对排水管道进行检测显得尤为必要。 而传统的人工进行图像缺陷识别及属性录入作业模式不仅工作量大、作业效率低,而且容易造成人员视觉疲劳出现判定错误。传统人工判读每人每天约能进行1公里的管道CCTV视频识别，准确率约为60-80%，而通过AI管道缺陷识别，综合效率约为人工识别的50-100倍，准确率大于99.5%，并能根据规则判读管道缺陷类型及缺陷等级，量化管道缺陷，并自动生成管道检测报告。同时，识别出的缺陷可与管网GIS数据联动，进行缺陷位置与缺陷信息的管控，协助排水管理公司进行维修工作的开展，赋能排水管网智能化管理。 因此,实现管道缺陷自动识别并准确分类对提高管道检测效率具有重要意义。
图 管道内部检测影像
河道排口AI实时监测
传统河道排口监测多采用人工巡查与流量计监测的方式，人工巡查存在时间段不能完全覆盖的缺陷，而通过流量计监测的方法又存在针对半管、小流量的污水排放时的灵敏度不高的问题。通过全天候的AI图像监测，则可以很好的补足传统监测短板，利用边缘计算在排口监测视频端进行实时计算，实现图像的即时处理，判断排口排水情况，回传至后端平台的数据只包含报警相关信息和截图，从而减轻数据传输压力，后台大型服务器对传回的报警信息及图像进行二次分析，可进一步提高报警的准确率。
全天24小时不停歇监测，监测到异常后立即回传异常信息并发出报警，让污水偷排漏排无处遁形。
图 模块加装
水位判别
图像识别技术在城市“内涝、积水”的水位判别也得到了很好的应用。城市里由于强降雨引发的道路低洼处、下穿式立交桥和隧道产生大量积水的现象时有发生,给人们的出行带来很大不便,严重时甚至会造成人民生命、财产的重大损失。
基于图像识别技术，城市积水远程监测站可采用有人看管、无人值守的管理模式,实现雨水情信息的自动采集、传输，把现场图像采集和水位数据采集功能、设备“一体化”,降低硬件成本和功率消耗。实现对积水监测点积水情况的实时监测并实现自动预警,它提供的信息能辅助城市管理者方便、准确地管理好“城市防灾”系统,消除公共安全隐患，为市民的出行活动提供便利。
图 图像水位识别
基于智能图像识别技术，可以建立深度学习模型，实现排水行业立体化监测、智能化决策。将图像识别技术应用于排水综合监管平台，可实现城市排水系统的全方位监控和全局化调度管理，辅助运行人员在排水管网保护过程中做出精准预警、分析判断，让管网保护更高效、更安全。
在这个瞬息万变的时代，人工智能有望真正改变我们每一个人的生活，而这样的改变正在发生。图像识别技术，连接着机器和这个的世界，帮助它越发了解这个世界，并最终代替我们完成更多的任务。