基于深度学习的计算机智能视频物体检测算法，且通过规模化的排水口排水数据检测训练，赋予监测系统智能检测能力，从而准确判断检测场景内的是否出现排水口排水情况，有效提升企业污水排放监督管理工作；排水口排水检测算法广泛应用于水利、环保、水质检测等行业；

　　安全帽检测、反光衣检测、工装检测、视频行为分析、烟火检测、单球跟踪、视频质量诊断、视频检索和人脸检测等产品和技术可满足各行各业客户高端智能化安防、安全、管理需求，已成熟应用于众多领域。

　　随着城市飞速发展，国家在许多城市推行了“海绵城市”建设计划。由于城市建设点多面广，如何维护城市的“静脉”——排水管线安全运行成为了排水行业的“必答题”。

　　在当前形势下，用AI图像识别技术为排水管线“护航”，将AI图像识别技术与排水管网运行安全隐患排查结合起来，通过“高清无线摄像头+AI算法”， 保障排水管线安全运行，成为了辅助运行人员做出精准预警和分析判断，让管网保护更高效、更安全的可行之道。

　　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。

　　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。

　　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。

　　“自然界的一切事物中，唯有水最珍贵”，人们早已意识到水对生命的重要意义。

　　随着全球范围内的资源性缺水和水质性缺水地区不断扩大，如何合理利用与有效保护水资源已成为制约一个国家社会和经济发展的重要因素。

　　为了更好地推动智慧水务、水利的发展，近年来国家也相继发布一系列政策法规。2019年，水利部印发了《水利业务需求分析报告》、《加快推进智慧水利指导意见》、《智慧水利总体解决方案》等相关文件。

　　针对水务行业面临的挑战以及响应国家政策，智慧环保解决方案，促使水务行业智能化和高效化发展，为建设智慧城市提供更好的支撑。

　　排水口排水识别算法

　　企业偷排工业废水，污染水环境？

　　排水口排水识别算法实时监测河道排水口的排污情况，针对乱排乱放、非法排放、超标排放等进行7*24小时监测，一旦发现变自动报警，并将报警信息推送至监控中心，提醒相关工作人员，进行有效监管。