防汛值守时，人工读水尺存在夜间看不清、读数主观、频次有限等问题。倍特威视水位识别算法基于深度神经网络的计算机视觉方案，分两步完成自动化：先利用训练模型检测视频中水尺的位置、确定水尺区域，再采用 Gabor 特征与神经网络进行数字识别，得出水尺上数字的具体位置与识别结果，从而输出连续的水位读数。
这套方案的价值在于"利旧"：不需要更换或加装专业水位计，用现有点位的摄像头对着标准水尺即可，特别适合城市易涝点、下穿隧道、灌区渠道、水库溢洪道等分散点位的批量部署。读数结果与告警阈值联动，超限时自动通知值守人员。
▲ 实拍演示：水位识别（官方账号，2023-07-31 发布，43 秒，播放 461 次）
适用场所：城市易涝点、下穿隧道、河道与水库、灌区渠道、泵站前池、山洪沟。
数据输出：水位读数、超阈值告警、历史曲线，可对接水利平台。
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