当前形势下，用AI图像识别技术对排水管线进行“护卫”，将AI图像识别技术与排水管网运行安全隐患排查相结合，通过“高清摄像头+AI算法”对排水管线进行实时监控，对排水管线的安全运行进行“护卫”，使其更有效、更有效地进行监测和分析。

图像识别技术是人工智能的一个重要领域。该方法用于识别图像中的目标和对象，从而识别不同的图像模式。图像识别基于排水行业中的各种应用场景，用人工智能技术分析、处理和理解视频图像信息，对不同应用场景的状态、变化和相关行为特征进行智能识别。采用图像智能识别技术，可以实时地从大量的图片视频中提取异常图像的信息，并将其显示在监控屏幕上，通过微信、短信等方式发布预警信息，避免漏报。另外，智能图像识别技术为排水行业的应用提供辅助决策支持。

一、图像识别技术对管道缺陷的识别。

排水管道在施工和运行过程中，经常发生管道的破坏和变形。沉降不均及环境因素造成的管道结构缺陷和功能缺陷是造成排水管系统无法正常运行的主要原因。所以排水管道的定期检测就显得尤为重要。

但传统的人工图像识别和属性录入操作方式，不仅工作量大，工作效率低，而且容易引起人员视觉疲劳的判断错误。传统的人工图像识别方法，每人每天可进行约1公里管道CCTV视频识别，准确率约为60-80%；通过AI管道故障识别，综合效率约为人工识别的50-100倍，准确率大于99.5%，并可根据规则判断管道缺陷类型和等级，量化管道缺陷，并自动生成管道检测报告。与此同时，识别出的缺陷可以与管网GIS数据联系起来，对缺陷位置和缺陷信息进行控制，协助排水公司进行维修，赋能排水管网智能化管理。

实现管道缺陷的自动识别和准确分类，对于提高管道检测效率具有重要意义。

二、图像识别技术对河渠排污口的AI实时监测。

常规的河渠排污口监测多采用人工巡检和流量计监测，人工巡检存在时段不能完全覆盖的缺陷，而采用流量计监测的方法对半管、小流量的污水排放具有较低的灵敏度。采用全天候AI图像监测，很好地弥补了传统监测的不足，采用边缘计算技术，在排口监控视频端进行实时计算，实现了图像的即时处理，判断出排口排出情况，回传到后端平台上的数据仅包含报警相关信息和截图，从而减轻了数据传输压力，并通过后台大型服务器对传回的报警信息及图像进行二次分析，进一步提高报警准确率。全天候24小时连续监测，监测到异常情况后及时反馈异常信息并发出报警，让污水偷排、漏排无处藏身。

三、图像识别技术对水位鉴别。

图像识别技术在城市“积水、内涝”水位判别中也有良好的应用。城区道路低洼处、下穿式立交桥、隧道等因暴雨引起的大量积水，给人们的出行带来了极大的不便，严重时还会造成人们生命、财产的重大损失。

城市积水远程监测系统基于图像识别技术，可以采取有人看管、无人值守的管理模式，实现雨水情信息的自动采集、传输，将现场图像采集与水位数据采集功能、设备“一体化”，降低硬件成本和功率消耗。它提供的信息可帮助城市管理人员方便、准确地管理“城市防灾”系统，消除公共安全隐患，为市民的出行活动提供方便、准确的信息。

利用智能图像识别技术，可以建立排水行业的深度学习模型，实现立体监测、智能化决策。把图像识别技术应用到排水综合监管平台上，可以实现对城市排水系统的全面监测和全局调度管理，为排水管网保护过程中的运行人员提供精确的预警、分析判断，使管网保护更加高效、高效。

这种变化正在发生，在这个快速变化的时代，人工智能有希望改变我们每个人的生活。图像识别技术，把机器和世界联系起来，帮助它更加了解这个世界，并最终在完成更多的任务。