张静芳 ，尹宪文 ，李玉奎 ，张 炜

（1. 内蒙古自治区呼和浩特水文勘测局，内蒙古 呼和浩特 010010；2. 北京艾力泰尔信息技术股份有限公司，北京 100083；3. 内蒙古水文总局，内蒙古 呼和浩特 010010）

0 引言

图像识别技术在水位识别监测方面取得了长足的进步[1]，它是基于人工智能图像技术，通过摄像头获得水尺液位图像，经过后台智能计算获取水位数据的[2-3]。该项技术早在 20 世纪 60 年代已有雏形，我国各大学科研机构近年来对其进行了大量研究，李翊等[4]利用 BP 神经网络算法进一步提高水位识别效率和适用范围，降低人工工作量；金江波等[5]研制开发适用于支斗渠自动量水的渠道水位图像智能识别系统，采用远程直读模式实现渠道水位图像直观显示、水量的自动计量。传统水位数据的识别提取容易受到拍摄角度、水尺角度、照明度、摄像头像素、天气等因素的影响，难以准确、完整识别图片中的水位信息，问题分析具体如下：

1）传统人工识别无法实时监测。传统人工识别无法 24 h 无间断监测，智能水位图像识别打破了传统视频监控人工识别时长的局限，可全天候实时监控，及时预警，为水安全提供有力的监控保障。

2）传统视频监控要素单一。传统视频监控站只可监控 1 种水文要素：智能水位图像识别站不仅可以实时监测水位信息，还可以对周边场景进行监控，提供可视化的水位监测方案，节省成本。

3）传统视频监控识别精度不高。传统视频监控主要靠人的经验识别，存在一定的误差和精度问题。……