以近年來全國地表水資源供水量資料為例，從2020年的4792.3億立方米到2022年的4994.2億立方米，供水量呈現出逐年上升的趨勢。這樣的資料變化，反映了水資源需求的增長，同時也意味著防洪壓力的加大。在此背景下，水位識別演算法能夠實時監測水域水位變化，為防洪決策提供及時、準確的資料支援，從而有效減少因洪災造成的損失。
水位識別演算法是一種融合了影像處理、機器學習以及資料分析等多重技術手段的高階演算法技術，其核心目的在於實現對水域水位高度的自動化檢測與精準分析。水位識別演算法在水利工程監測領域的應用正日益廣泛且深入。其憑藉實時、精確的資料監測能力，為防洪、水庫管理及河道治理提供了強大的技術支援，有力地推動了水利工程的現代化程序。
一、水位識別的常用方法
依據應用場景和技術特性的差異，水位識別可被劃分為多種型別。常見的水位識別實現方法有：
1）基於感測器的水位識別演算法依賴於安裝在水域周邊的感測器裝置，透過實時採集水位資料並進行處理分析，實現對水位的連續監測。這種演算法具有響應速度快、資料準確可靠的特點，但在部署和維護方面可能存在一定的挑戰。
2）基於雷達的水位演算法則是近年來發展起來的一種新型技術，它透過發射電磁波並接收其反射訊號，進而實現對水位的高精度測量。這種演算法具有不受天氣條件限制、測量範圍廣泛等優勢，在水文監測和災害預警等領域具有廣闊的應用前景。
3）基於影像識別的水位演算法依託於高解析度的影像資料，透過影像處理技術提取出水體邊緣和水位線資訊，進而實現水位的定量測量。這種演算法在可見光條件下表現優異，但在惡劣天氣或夜間環境下可能受到一定限制。
二、AI水位識別/水位超標演算法
今天我們聚焦於基於影像識別的水位演算法。TSINGSEE青犀AI演算法中臺的水位超標演算法結合了影像處理與機器學習技術，透過捕捉水位線的影像特徵，實現對水位高度的超標預警。其核心在於構建高效的影像分析模型，透過訓練資料最佳化模型引數，以提高水位識別的準確性和穩定性。這種演算法在影像質量良好的條件下表現優秀，但可能受到環境光照、遮擋物等因素的干擾。
AI演算法中臺可以接入河流河道湖泊水庫等水域現場的監控攝像頭，並對影片畫面進行實時檢測分析，當水位超過某個閾值時，就判定為水位超標，並實時發出告警。
隨著技術的進步和應用的深入，演算法也需要不斷地適應新的環境和需求。透過持續的最佳化和迭代，AI演算法中臺在不斷提升水位識別演算法的效能，使其在複雜多變的水文環境中保持穩定的檢測效能。
三、場景應用
在水利工程監測領域，水位識別演算法的應用正逐漸展現出其巨大的潛力和價值。該演算法在防洪監測、水庫管理及河道治理中等場景中，助力實現水利工程管理手段的精細化與智慧化。
1）防洪監測：在防洪監測方面，水位識別演算法的實時性是其最為突出的優勢。水位識別演算法可以幫助監測水位變化，及時發現洪水風險，並向相關部門和居民傳送預警資訊，使得管理人員能夠在第一時間發現異常水位情況，並及時作出反應。
2）水庫管理：隨著地表水資源供水量的逐年增加，水庫的蓄水排程、水資源分配及發電管理面臨更大的挑戰。水位識別演算法透過精確監測水庫水位變化，不僅為水庫管理者提供了科學的決策依據，還確保了水庫的安全高效執行。例如，在供水高峰期，演算法可以預測水位變化趨勢，幫助管理者合理調配水資源，滿足各方面的用水需求。
3）河道治理：河道的暢通無阻是防洪、排沙、航運等多方面工作的基礎。透過實時監測河道水位變化，水位識別演算法能夠及時發現潛在的淤塞、沖刷等問題，為河道治理提供有力的資料支援。這不僅有助於保障河道的正常執行，還能在關鍵時刻為防洪搶險提供關鍵的決策資訊。
4）水文監測：水位識別演算法可以用於監測河流、湖泊和水庫的水位變化，幫助科研人員和政府部門瞭解水文情況，制定合理的水資源管理措施。
四、總結
人工智慧演算法在水位識別領域的應用具有廣闊的前景和巨大的潛力。TSINGSEE青犀AI智慧水庫/智慧河道/智慧水域影片智慧監管系統，透過整合先進的水位識別演算法、高精度感測器技術以及大資料分析，實現了對河道湖泊水庫水位的實時、精準監測與預警。方案透過引入機器學習和深度學習演算法，可以實現水位資料的自動採集、處理和分析，提高監測效率和準確性。
同時，結合物聯網技術的應用將使得水位監測裝置實現智慧化和遠端化管理，不僅提高了監測的準確度和時效性，還有效支援了防洪減災工作，為河流沿岸的生態環境保護和經濟發展提供了有力保障。