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河道排污口排污监测系统 AI守护水清岸绿
为提升监管广度，部分生态环境部门试点部署了“河道排污口排污监测系统”。 本文基于多个省级生态环保试点经验，介绍一套聚焦排水口可见异常水流初判的边缘智能方案，并客观分析其能力边界与典型误报源。一、技术能观测什么？不能判定什么？ 需强调：AI无法判断“是否超标”或“是否非法排污”，仅能对排水口流出液体的可见表观特征进行初判，包括：异常颜色：如黑色、乳白色、红色等明显异于河水的水体；持续流动：在非降雨期间，排口有稳定水流排出；泡沫或油膜 二、系统架构：色彩分析 + 流动检测 + 边缘推理系统采用三层边缘设计，保障弱光与低带宽环境下的本地化处理：前端感知层在重点排口上方部署200万像素黑光摄像机（带红外补光，最低照度 ≤0.001 lux 结语AI在水环境监管中的角色，不是“水质检测仪”，而是“视觉哨兵”。它无法告诉你水中是否有毒，但可以提醒你：“这个排口，今天颜色不太对。”
17210编辑于 2026-02-03 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
河道排水口水体颜色识别检测系统 守护河道水质
近年来，“河道排水口水体颜色识别检测系统”作为一种非接触式监测手段应运而生。市场宣传常提及基于“YOLOv11+RNN深度学习框架”，宣称能“实时监测、立即告警、防止污染扩散”。 所谓的“水体颜色识别”，本质是利用卷积神经网络（CNN，如YOLO系列）提取水体区域的色度、饱和度及纹理特征，并结合循环神经网络（RNN）分析其时序变化趋势，以区分正常波动与异常排污。 业务联动层分级预警机制：系统检测到异常后，先标记为“疑似”，推送至河长制APP供巡查人员复核；若确认为排污，再启动应急预案。 然而，在2025年Q4某流域排水口的实地小范围实测中，复杂自然环境对系统提出了严峻考验：综合有效提示率：约72%。 五、结语“河道排水口水体颜色识别检测系统”的核心价值，在于构建了一张广覆盖、低成本的早期视觉感知网。
18500编辑于 2026-03-05 - 来自专栏遥感目标检测
【遥感目标检测】利用YOLOv8进行遥感影像大气排污烟囱检测-总体介绍（1）
一、背景介绍山东某客户希望我们能够利用深度学习技术进行遥感影像的大气排污烟囱检测，快速发现生态环境问题，以便给相关主管部门提供决策依据。 二、算法框架介绍我们选择了YOLOv8算法，它是Ultralytics公司继YOLOv5之后推出的新一代目标检测算法。 不仅支持图像分类、物体检测和实例分割任务，还引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。 最后把所有小区域的预测结果合并起来，得到整个影像的烟囱检测结果。精度评估 为了评估模型的检测精度，我们选取了部分已知烟囱位置的影像进行验证。 四、结语以上就是我们利用YOLOv8进行遥感影像大气排污烟囱检测的总体介绍，希望能够给大家带来一些启发和帮助。如果你有任何问题或建议，欢迎随时在评论区留言交流。
66510编辑于 2024-06-10 - 来自专栏遥感目标检测
【遥感目标检测】利用YOLOv8进行遥感影像大气排污烟囱检测-数据标注需求及规范（2）
一、背景说明山东某客户希望我们利用YOLOv8在遥感影像上进行大气排污烟囱检测。由于烟囱开源样本太少，我们需要自行标注数量可观的烟囱矢量数据用于模型训练。 烟囱类型：仅标注细长型排污烟囱，不标注大口径烟囱（为冷却塔，非排污烟囱）。 仅标注细长型大气排污烟囱，不标注大口径烟囱（非排污烟囱）。排污烟囱通常比较高，若影像拍摄时间在上午或下午，影子也会比较长，可结合影子综合判断。但矩形框不要包含影子，仅包含本体即可。 《山东省2020年大气环境重点排污单位名录》供标注时参考，结合高德/百度地图可快速在GF2影像中定位（搜索相应排污单位）。影像中很可能存在不在名录里的排污单位，故需保证每景影像标注完备，无漏标。 若无法确认是否为排污烟囱，可获取当前点坐标后，在高德/谷歌地图中定位，结合POI、ROI及周边环境信息进一步判断，降低错标几率。如住宅聚集区中间大概率不会有排污烟囱。
44210编辑于 2024-06-10 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
排水口排水识别系统
排水口排水识别系统基于Python基于YOLOv7深度学习的计算机视觉识别检测算法，排水口排水识别系统赋予传统监测系统智能检测能力提升企业污水排放监督管效率，7*24小时不间断准确判断检测场景内的是否出现排水口排水情况 Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2 我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。 图片YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。
47330编辑于 2022-12-29 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
排污口漂浮物监测系统
排污口漂浮物监测系统通过YOLOV5网络模型技术，排污口漂浮物监测系统对河道两岸各处排污口进行7*24小时不间断实时监测，监测到河道两岸的排污口违规乱排乱放时，不需人为干预系统立即抓拍存档告警。 我们选择当下YOLO卷积神经网络YOLOv5来进行排污口识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。 在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。 Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法，输出端的分支个数不尽相同，通常包含一个分类分支和一个回归分支。 YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数，从而进一步提升算法的检测精度。图片
62000编辑于 2023-04-14 排污管道检测污水排放管道检测数据集VOC+YOLO格式10000张1类别
重要说明：这个只是标注了排污管道，其他均未标注，数据集大小约1.8GB，压缩包大小1.77GB 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的
22700编辑于 2025-07-16- 来自专栏TSINGSEE青犀视频
智慧河湖方案：AI赋能水利水务，构建河湖智能可视化监管大数据平台
图片三、方案特点1、水质监测TSINGSEE青犀河湖智能可视化监管与风险预警大数据平台，可以监测河道分布的排水口的异常排污情况以及水面漂浮物堆积情况，也可以识别颜色明显异常的水体并进行预警，系统支持和第三方水质监测设备对接 1）河道船只检测：智能AI算法平台可识别停靠或行驶在河道、湖面、海洋的各种常见类型的船只（捕捞船、挖沙船、货运船、载客船等）。 5、岸线管理通过视频监控与AI检测技术，实现对垃圾倾倒、农田围垦、违章建筑和违建工程车、游泳、钓鱼等行为的管理与智能预警。 1）违规捕鱼检测：AI视频智能分析系统支持识别人员在岸边撑伞钓鱼、撒网捕捞等场景；2）人员闯入危险水域：视频AI智能分析系统支持在划定防溺水区域（可分为危险区、警戒区、安全区）的前提下，对进入警戒区的人员进行识别
2.2K20编辑于 2023-10-18 - 来自专栏网络安全观
生态环境大数据一体化平台技术实施方案（落地文件）
建设业务协同应用中心 建设业务协同应用中心，实现业务系统（行政管理审批、环境风险防控与应急、机动尾气检测、排污费征收、移动执法等）的集成，通过动态授权技术，实现有权限限制的业务数据共享。 3、业务协同应用中心 集成办公自动化（OA）、建设项目审批管理、排污费征收、排污许可证管理、放射源管理、环境信访、移动执法、机动车尾气检测等系统，并开发建设项目审批看板、机动车尾气检测看板、排污费征收统计看板 2)便捷办公 本看板将集成的各系统以图标块列出，具体包括：建设项目审批管理、排污费征收、排污许可证管理、固体废物管理、放射源管理、环境信访、移动执法、机动车尾气检测等。 Ø 机动车尾气检测看板 通过设定的年、月、周或者日期时间段、车辆类型、检测方法等条件统计各个城市检测车辆的总数。 通过设定的年、月、周或者日期时间段、检测场站、检测方法等条件统计各个车辆类型检测车辆的总数。 通过按年、月、周或日期时间段，结合检测场站、检测设备、检测方法等条件统计各车辆类型的检测合格率。
1.7K20发布于 2021-02-25 - 来自专栏曲水流觞TechRill
宝马雕车香满路，另类架构老司机
或者你需要一个双向的锁检测机制，客户端在逻辑链路上的关键节点不断检测锁的剩余时间，然后基于自己估算的仍需时间延长锁的失效时间，反过来，服务端也可以检测客户端的持锁时长，在超时那一刻，通知客户端必须做出锁失效 路由就是把水引流到不同的排水口(多个排水口可以理解成排水系统的分布式多节点)，污水和雨水是不同的排水通道，这个可以叫灰度或A/BTest；大雨会启动更多的排水口进行排水，或者易积水路段使用大的排水口，这个叫 熔断就像家里的保险丝，当排水系统达到自己能力的上限，水再也进去不去的时候（响应超时或持续报错），排水口可以考虑自动关闭。 等排水系统缓过劲来之后，可以打开排水口继续接受排水，这里需要不时的去探测排水系统是否恢复，决定何时再开启排水口。 降级之前要先分级，在排水压力很大的情况下，可以让关键核心路段的积水先排掉别让交通完全瘫痪，其他边缘路段就自我牺牲一下先关闭主动排水口，也就是说在排水能力有限的情况下，把优先权让给关键核心，这种是资源抢占式的降级
63810发布于 2019-10-27 - 来自专栏亚灿网志
给排水专业词汇—C部分
Intercepting sewer) pump：泵 domestic：民用的,生活的 storage element：(储水)构筑物 manhole：人孔,检查井 70m head：70米水柱 drainage：排污系统 microorganisms：微生物( microbe) scale deposit：水垢、积垢 organic and inorganic constituents：有机和无机成分 outfall：出水口,排水口
72510编辑于 2023-05-17 - 来自专栏物联网智慧生活
5G环保数采仪下的造纸厂污水处理监测
造纸厂污水处理系统组成 感知层：对摄像头、各类水质监测传感器、排污设备状态等进行目标数据采集，排污口实时监测污水排放流速、流量等。 管理层：远程在线排污设备工况监测、排放水监测因子数据监测，数据分析处理，设备远程控制。 7、三级看门狗检测机制，采用PPP层心跳、ICMP探测、TCP心跳链路检测机制，设备稳定不掉线。
66220发布于 2021-03-19 - 来自专栏腾讯数据中心
积水成渊——数据中心用水效率分析
2.冷却水排污 由于腾讯某数据中心采用开式冷却塔，而且水温较高，所以必须对冷却水系统进行加药，防止冷却水系统结垢、细菌滋生、管壁淤泥附着。加药的同时必须要配合冷却水的排污来控制冷却水浓缩倍数。 由此可见，季节不同，数据中心各项用水比例会发生明显变化，但主要用水项为：冷却水蒸发、冷却水排污、设施维护及加湿用水。数据中心电力使用效率有PUE作为衡量指标，那用水效率用什么来衡量呢？ 3.提高冷却水浓缩倍数 冷却水做水处理加药，必定要配合着排污，来控制冷却水的浓缩倍数，从而控制冷却水中钙镁离子的含量，延缓管道及设备结垢。那么浓缩倍数控制在多少合适呢？ 一般情况做水处理的厂商会建议4倍浓缩倍数，跟进每周检测补充水的电导率调整冷却水排污电导率设定值。由于冷却水排污量比较大，我们一致在尝试逐步提升排污电导率设定，目前我们控制冷却水浓缩倍数在5倍左右。 6.废水污水处理二次利用 对数据中心排放的废水（冷却水排污、冷凝水、生活用水等）回收再利用。 对于雨水充足地区可做雨水收集利用。
4K40发布于 2018-03-16 - 来自专栏顶级程序员
治污女工程师走近垃圾写代码，监督2.5万家企业排污
佳米常备着一个化妆包，包里没有女孩子爱用的口红、粉饼，却有口罩、湿巾、洗手液、驱蚊剂…… 佳米是招虫体质，看完企业排污现场后，经常被小虫咬出许多红包。
64780发布于 2018-05-03 - 来自专栏悦思悦读
大数据在环境保护中的应用
然后，并将最大允许排放量分割成若干排放权，发放给各个企业——这就是排污权。 政府选择多种方式分配这些排污权，并通过建立排污权交易市场平台，使得这种权利能够合法的买卖——这就形成了排污权交易。 ? 在排污权市场上，排污者从自身利益出发，自主决定其污染治理的程度，买入或者卖出排污权。 企业可以通过平台来查询谁家有排污权要卖掉，或者来进行线上的排污权交易。 该平台涉及政府用户和排污权买卖的用户，具备排污权信息管理，交易的管理许可证管理等功能。 据我了解，土壤监测采样点，一般每年会定期的去采一些样回来，检测成分、污染物的含量等。 但如果有一些紧急的情况，比如说某处通报区片污染什么的，也会做专题检测。 Q8：政府对于环保的长期规划？ 标准化的检测站点，比如标准空气监测站点，用微众的天平或者贝塔射线的，一小时记录一个数值（每小时的pm2.5浓度，或者其他的污染物浓度等），这种数据一天24小时就24个数，不算大。
11.5K31发布于 2018-10-08 基础脚本更新--Seurat(V5) + 排污 + 去双细胞传参脚本
也不知道为什么，可能有国内拆分试剂等不清楚的原因，单细胞数据的细胞数量虽然有了很多大的提升，但是数据质量却有所下降，导致排污和去除双细胞成了分析的必须。 parser$add_argument("--min-features", type = "integer", default = 200, help = "每个细胞最少检测到的基因数 parser$add_argument("--max-features", type = "integer", default = 6000, help = "每个细胞最多检测到的基因数
40211编辑于 2026-01-06- 来自专栏漫途科技
城市管网污水监测方案，科技助力污水排放管理！
根据《国务院办公厅关于加强入河入海排污口监督管理工作的实施意见》各地要明确“水污染，谁治理”和政府兜底的原则，明确排污主体责任。根据排污口类型集中整治，划分主体。 加大私设暗管借道排污的监察力度溯源主体责任。加强科技研发，开展各类遥感监测、水面航测、水下探测、管线排查等实用技术和装备的研发集成，为完成排污口排查整治任务提供保障。
47310编辑于 2023-09-13 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
河道漂浮物识别检测系统
河面漂浮物检测系统依据智能视频分析，对河道、水库等区域进行实时监测，无需人工干预，一旦监测到水面漂浮物时，立即进行告警，告知监控管理中心，提醒相关人员及时处理，同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表， 因而，为了实现大家的可持续发展观，我们应该解决水体污染难题，监管污染物的排污。 河道漂浮物识别检测系统以AI技术检测河道漂浮物事件，实现对河道内乱扔垃圾场景的自动抓拍，告警自动推送，大大促进河道无人化监管，有效降低人工压力，助力水利水务数字化转型，推动水利行业高质量发展。
1.2K50编辑于 2022-09-19 - 来自专栏物联网智慧生活
工业园区污染源在线监测 环保数据采集传输仪应用
如不严加管控监测将导致大气及水污染，甚至危害居民生命健康，重发展更重环保，工业制造可持续发展的道路一直是党中央高度重视的课题，计讯物联工业园区污染源在线监测，科技化管控解决环境污染的难题，做到治污监测、排污监测 工业园区污染源监测系统利用核心设备环保数据采集传输仪+云平台，采集现场数据并通过无线网络上传管理平台，实现治污设备工况远程在线监管控制、废水废气排放质量数据监测，支持相关部门同步发送，数据可视、远程维护配置、异常告警，做到真正的透明化排污治污 图片3.png 感知层：电压、电表、流量计、ph2.5、ph10、水质检测传感器、视频摄像等进行目标数据测量。
68430发布于 2021-04-23 - 来自专栏速入大数据
别让“数据”白跑！大数据也能拯救地球
三、工厂排污别靠举报，实时监控数据来“盯梢”以前环境保护靠“群众举报”，但现在早就进入“传感器+大数据”的时代。举个例子，某化工厂每天的废气排放被联网监控，系统自动记录浓度变化。 loc=45, scale=5, size=30) # 正常值 around 45# 人为注入一天异常排放emission_data[15] = 100# 设定阈值threshold = 70# 自动检测异常 if val > threshold]print(f"异常排放发生在：第 {anomalies} 天")输出可能为：异常排放发生在：第 [15] 天不需要人盯、不用举报，系统24小时不眨眼，自动抓“排污王 垃圾投放要智能识别、排污企业要实时盯梢、骑行出行要高效调度、能源使用要科学分配，这些背后都离不开大数据的支撑。
21010编辑于 2025-05-04
腾讯云开发者
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