一种基于AI视频识别的排口异常出流智能巡检方法及系统与流程

本技术涉及水环境智能监管，尤其涉及一种基于ai视频识别的排口异常出流智能巡检方法，以及一种基于ai视频识别的排口异常出流智能巡检系统。

背景技术：

1、目前，水环境监管领域中，视频监控设施虽已规模化布设，但智能化水平普遍不足，多数排口仍依赖人工肉眼查看视频画面来发现偷排或异常出流行为，效率低下且难以实现全天候实时预警。同时，雨量计、水质仪、液位计等物联网传感器虽逐步普及，但大多仅进行单点阈值报警，未深入挖掘数据价值，且视频与传感器数据之间缺乏跨类型联动分析，导致识别准确率低、响应滞后，难以满足精细化、智能化监管需求。此外，偷排行为往往发生在夜间或恶劣天气条件下，传统技术方案在泛化能力、证据链留存及业务处置闭环等方面存在明显缺陷。

2、现有技术中，一类方案是通过部署雨点感应器、流量计、ph传感器等多种专用设备，依据未监测到降雨但流量增加等规则判定偷排行为，并触发应急池截流及声光报警。另一类方案是基于机器视觉的视频排污检测方法，采用tsm视频处理模型，通过补光参数动态调整和时序帧序列分析来判断排污状态。

3、然而，上述现有技术均存在明显局限。第一类方案未实现对视频画面的自动识别，摄像头仅用于人工查看，无法利用水流的视觉特征进行自动判断；同时，该方案需要部署大量专用传感器，缺乏对已有监控摄像头的利旧利用，也未生成结构化的视频证据链，报警后仍需人工赶赴现场核查，缺乏自动化的业务处置闭环。第二类方案仅使用视频图像数据，未融合雨量、水质等物联网传感器数据，因此无法区分旱天出流与雨天合规排水；其基于传统小模型架构，泛化能力弱、对数据集要求高、迭代周期长；此外，该方案仅输出排污状态的分类结果，未实现分级预警、证据链留存以及报警事件至运维工单的自动流转与处置反馈闭环。

技术实现思路

1、（一）要解决的技术问题

2、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本技术提供一种基于ai视频识别的排口异常出流智能巡检方法及系统，以解决以下技术问题：

3、如何仅利用普通监控摄像头自动识别排口出流状态，包括有无水流、出流形态及流量等级，以减少对专用物理传感器的依赖；

4、如何实现视频抽帧与雨量、液位等物联网传感器数据的时空对齐与语义级融合，以利用雨量数据辅助区分旱天出流与雨天合规排水，并通过交叉验证提高识别准确性；

5、如何在判定偷排后自动截取异常发生前后的视频片段、抓拍关键帧，并将识别结果、传感器数据、设备信息等封装为可追溯的数字证据链；

6、如何将ai识别报警自动推送至运维工单系统，实现工单自动派发、移动端接收、现场处置反馈及结果回传的全流程业务闭环；

7、如何在不重新训练模型的前提下，快速适配不同排口场景及排除新干扰项，以降低模型迭代成本和算力开销；

8、如何根据出流流量或污染程度输出分级报警，并留存包含关键帧、视频片段及判定依据的完整事件证据链；

9、如何构建从ai识别报警到运维工单自动派发、现场处置反馈、模型迭代优化的完整业务闭环。

10、（二）技术方案

11、为了达到上述目的，本技术采用的主要技术方案包括：

12、第一方面，本技术实施例提供一种基于ai视频识别的排口异常出流智能巡检方法，具体步骤包括：

13、s1、获取目标排口区域的实时视频流与物联网传感器数据，所述物联网传感器数据至少包括雨量数据、液位数据；

14、s2、对所述实时视频流进行动态抽帧，得到视频关键帧；将所述视频关键帧与所述物联网传感器数据进行时空对齐处理，并根据所述物联网传感器数据对时空对齐处理后的视频关键帧进行抗干扰增强，得到抗干扰增强后的视频关键帧；

15、s3、将所述抗干扰增强后的视频关键帧和所述物联网传感器数据输入至预构建的多模态大模型，通过多模态大模型中的视觉编码器提取所述抗干扰增强后的视频关键帧的视觉特征，经投影层映射后与大语言模型的文本嵌入空间进行语义特征对齐，并加载预设的排口异常出流识别提示词模板进行推理，输出识别结果；所述识别结果包括排口位置、有无出流、出流等级、判断理由、对应的置信度；

16、s4、基于所述识别结果生成对应等级的预警信息，并同步截取异常事件发生前后的视频片段与关键帧，关联传感器数据与识别日志，生成不可篡改的结构化证据链；

17、s5、将预警信息与结构化证据链自动转化为标准化运维工单，根据预警等级匹配响应时限与处置人员，通过物联网协议派发至移动端运维终端；接收并存储现场处置反馈数据，完成工单闭环；

18、s6、基于现场处置反馈数据，对所述排口异常出流识别提示词模板进行自适应优化。

19、可选的，在本技术的一些实施例中，所述s2中对所述实时视频流进行动态抽帧，得到视频关键帧，包括：

20、对所述实时视频流进行轻量级语义分割，识别排口区域及水面区域；

21、在所述排口区域内计算第一光流特征，所述第一光流特征包括第一光流速度幅值和第一方向一致性；所述第一方向一致性用于判断排口区域内的像素光流方向是否呈从排口向外的放射状；

22、在所述水面区域内计算第二光流特征，所述第二光流特征包括第二光流速度幅值和第二方向一致性；所述第二方向一致性用于判断水面区域内的像素光流方向是否呈远离排口的扇形扩散状；

23、当第一光流速度幅值低于第一阈值且第二光流速度幅值低于第二阈值时，判定为静态场景，设定抽帧频率为30分钟/帧；

24、当第一光流速度幅值高于第一阈值且第一方向一致性高于第一方向阈值时，判定为动态场景，设定抽帧频率为1分钟/帧；

25、或者，当第二光流速度幅值高于第二阈值且第二方向一致性高于第二方向阈值时，判定为动态场景，设定抽帧频率为1分钟/帧。

26、可选的，在本技术的一些实施例中，所述s2中根据所述物联网传感器数据对时空对齐处理后的视频关键帧进行抗干扰增强，包括：

27、判断所述物联网传感器数据中的雨量数据是否超过预设降雨阈值，以及判断液位数据的变化率是否超过预设液位阈值；

28、若所述雨量数据超过预设降雨阈值，则调用预置的去雨雾算法对所述时空对齐处理后的视频关键帧进行图像增强处理，以抑制雨滴对出流识别的视觉干扰；

29、若所述雨量数据未超过预设降雨阈值且所述液位数据的变化率超过预设液位阈值，则调用预置的图像锐化与边缘增强算法对所述时空对齐处理后的视频关键帧进行处理，以凸显排口水面的动态纹理特征；

30、否则，保持所述时空对齐处理后的视频关键帧的原图状态，或仅进行常规的色彩归一化处理。

31、可选的，在本技术的一些实施例中，所述排口异常出流识别提示词模板包括角色设定与输入设定、目标与任务边界、识别对象描述、识别流程描述、等级描述、置信度与采纳策略、输出格式约束七种要素；所述排口异常出流识别提示词模板包括干扰物排除规则单元，所述干扰物排除规则单元配置有基于图像光影特征与时间序列特征的干扰过滤指令；

32、所述干扰过滤指令用于识别图像中的反光区域、雨滴斑点及固定水渍区域，并将其标记为干扰项排除出出流判断；

33、所述排口异常出流识别提示词模板还包括出流确认规则单元，用于仅当排口区域存在满足预设连续性条件且光流方向一致向外的运动区域时，判定为有出流。

34、可选的，在本技术的一些实施例中，所述排口异常出流识别提示词模板还包括多源数据跨模态校验单元；

35、所述校验单元配置有逻辑运算规则，用于将视觉识别出的出流结果与同步获取的雨量数据、液位数据进行语义比对；

36、当视觉识别结果为存在出流且雨量数据满足预设的无雨条件时，生成旱天出流判定结果；当视觉识别结果为存在出流且液位数据变化超过预设阈值时，生成出流风险判定结果。

37、可选的，在本技术的一些实施例中，所述干扰过滤指令包括：

38、反光排除规则，用于识别图像中亮度值高于周边区域预设倍数、边缘锐利且在多帧图像序列中呈现位置或形态随时间变化的高光区域，将其标记为反光干扰；

39、雨滴排除规则，用于识别图像中呈圆形或椭圆形、直径在预设像素范围、出现位置随机且持续帧数少于预设帧数阈值的斑点，将其标记为雨滴干扰；

40、管壁湿润排除规则，用于识别排口下方管壁、墙体或排口所属管壁上因积水、渗水、冷凝或残留水分形成的深色湿润状区域，所述深色湿润状区域无流动纹理、在多帧图像序列中位置固定不变、不形成水舌或连续水体，表现为片状或块状湿润，将其标记为管壁湿润干扰；

41、阴影排除规则，用于识别排口及周边区域因光线遮挡形成的低亮度区域，所述低亮度区域边缘柔和或清晰、无内部纹理变化、不具备水流的下垂延伸感或动态光流特征，将其标记为阴影干扰。

42、可选的，在本技术的一些实施例中，所述s4中结构化证据链，包括：

43、异常事件发生前60秒至后60秒的完整视频片段、从所述完整视频片段中提取的至少3帧关键帧图像、与所述完整视频片段在时间范围上对齐的物联网传感器数据；多模态大模型识别过程日志、设备信息与时空坐标；

44、所述证据链生成唯一加密标识，具备不可篡改、可追溯特性。

45、可选的，在本技术的一些实施例中，步骤s5包括：

46、解析预警信息与结构化证据链，自动填充工单字段，包括排口位置、预警等级、响应时限、处置要求、证据链链接；

47、依据预警等级确定响应时限与候选处置人员，再依据运维人员的管辖区域、当前任务负载、技能等级从所述候选处置人员中筛选目标人员，并将所述标准化运维工单派发至所述目标人员的移动端运维终端；

48、向所述移动端运维终端发送导航路线与取证指引；接收所述移动端运维终端上传的现场处置数据，所述现场处置数据包括处置照片、处置视频、取样记录及处置结果；根据所述现场处置数据自动更新工单状态；

49、自动校验所述现场处置数据的完整性，当校验通过时自动归档工单；若所述现场处置数据中包含误报标识，则将对应的关键帧自动标记为负样本，用于对所述排口异常出流识别提示词模板进行优化。

50、可选的，在本技术的一些实施例中，步骤s6包括：

51、按照预设迭代周期，调取历史识别结果中置信度处于预设模糊区间的样本，以及被标记为误报或漏报的样本，封装为高价值难例样本集；利用所述高价值难例样本集，自动优化所述排口异常出流识别提示词模板；优化后通过误报测试集进行回归验证，验证通过后自动上线生效。

52、第二方面，本技术提出一种基于ai视频识别的排口异常出流智能巡检系统，包括：

53、感知层，用于采集目标排口区域的实时视频流及物联网传感器数据，支持现有监测设备协议兼容与利旧适配；

54、分析层，包括边缘节点与云端平台；所述边缘节点用于执行动态抽帧、时空对齐及抗干扰增强处理；所述云端平台部署多模态大模型与排口异常出流识别提示词模板，实现跨模态推理并输出识别结果；

55、预警与证据链层，用于基于所述识别结果生成分级预警信息，自动生成并存储不可篡改的结构化证据链；

56、运维工单层，用于将预警信息自动转化为标准化运维工单，实现自动派单、与移动端交互及处置反馈闭环；

57、迭代优化层，用于基于处置反馈数据，实现所述排口异常出流识别提示词模板的闭环优化。

58、（三）有益效果

59、本技术的一种基于ai视频识别的排口异常出流智能巡检方法及系统，具有以下有益效果：

60、提升识别准确性与环境适应性：通过视频视觉特征与多源传感器数据的时空对齐及深度融合，并结合基于传感器数据驱动的抗干扰增强处理，有效抑制雨雾等环境干扰，显著提升排口异常出流识别正确率（达88%以上），经现场核实确认的有效事件占比95%以上，优于现有单一识别方案；

61、实现出流精准分级：通过预构建的多模态大模型及排口异常出流识别提示词模板进行推理，能够输出无出流、少量出流、大量出流等细粒度分级结果，满足精细化监管需求；

62、构建完整的智能巡检业务闭环：从ai视频识别与传感器融合预警，到自动生成运维工单、派发至移动端、接收处置反馈，再到基于反馈数据的提示词模板无模型自进化，形成“识别→预警→处置→优化”的闭环管理体系，解决了现有技术中报警后需人工衔接、响应滞后、无反馈迭代的问题，显著提升监管效能；

63、降低迭代成本，提升泛化能力：基于运维反馈数据进行提示词模板的轻量级自适应优化，无需重新训练大模型，降低了算力与人力成本，且能够快速适配不同排口场景，泛化能力优于传统方案。