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河道水尺水位监测系统
河道水尺水位监测系统基于python+opencv对河道湖泊水尺水位进行7*24小时全天候实时监测，当河道水尺水位监测系统监测到河道水位异常变化时，系统立即抓拍存档同步回传图片给后台监控平台，提醒后台工作人员及时处理异常情况 跨平台OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
97410编辑于 2022-12-29 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
智能图像水位识别监测系统
智能图像水位识别监测系统利用OpenCV+yolo网络学习模型对河道江河湖泊等区域进行实时监测，当智能图像水位识别监测系统监测到水位刻度尺超标时立即抓拍。
1.9K30编辑于 2022-12-28 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
河道水位监测识别系统
河道水位监测识别系统依据ai智能视频分析，自动对监控画面识别视频图像信息内容，不用人工操作；河道水位监测识别系统对江河监测区域内的水位实时监测，监测出现异常水位，立即预警提醒，合理协助管理人员解决困难。 河道水位监测识别系统可用于江河、湖水、水灾、水利工程水利闸门、地下水管道网、灌溉渠道等水域标准。运用覆盖面广，作用耗损小，可维护性好。 随着对雨情监测的高度关注，对雨情河道水位监测识别系统基建项目与维护具备重要意义。河道水位监测识别系统依据智能视频分析和神经网络算法，对江河水位展开了7个*24个小时实时监控系统。 当监测到水位出现异常发生变化时，可立即激起警报。报警记录能够展示在后台客户端页面中，报警记录还可以推送到相关人员的手机上。 河道水位监测识别系统即时掌握江河雨情转变、科学规范地预警提醒和洪涝灾害、提升防汛具体指导水准、降低降水和洪涝灾害的有效途径。
68520编辑于 2022-09-30 雷达水位监测系统：水利监测的智慧之眼
雷达水位监测系统：水利监测的智慧之眼 【BF-LDSW】在水利领域，水位监测是保障水安全、合理调配水资源以及预防洪涝灾害的重要基础工作。 传统的水位监测方法存在诸多局限性，而随着科技的飞速发展，雷达水位监测系统应运而生，以其卓越的性能和优势，正逐渐成为水位监测的主流技术。 一、雷达水位监测系统的工作原理雷达水位监测系统主要基于微波测距原理。系统中的雷达水位计向水面发射微波信号，当微波信号遇到水面后会发生反射，雷达水位计接收反射回来的信号。 二、系统的显著优势（一）高精度测量雷达水位监测系统能够实现毫米级的测量精度，远远高于许多传统的水位监测设备。这使得它能够敏锐地捕捉到水位的微小波动，为水利决策提供极为精准的数据支持。 在偏远的山区河流、无人值守的水库等区域，都能可靠地进行水位监测。三、多元应用场景（一）防汛抗旱在汛期，雷达水位监测系统对河道、水库、湖泊等水体的水位进行 24 小时不间断实时监测。
43510编辑于 2025-07-21水位监测报警系统：城市与江河安澜的 “数字守护神”
水位监测报警系统通过 “实时感知 - 智能研判 - 分级响应” 的闭环架构，正在重构水文灾害防御的时空逻辑。 系统并非局限于河道监测，其模块化设计可适配多元场景：在城市排水管网，微型水位计（直径仅 50mm）可安装于检查井，监测管道淤积导致的水位雍高；在水库大坝，布设沿坝轴线的分布式光纤水位计，实现坝前水位与渗流量的同步监测 ；在农业灌区，结合闸门开度数据，计算渠道过流量（Q=Av）优化配水方案。 某西北灌区应用该系统后，通过实时监测干渠水位变化，动态调整分水闸开启度，使灌溉水利用系数从 0.58 提升至 0.69，年节水达 1200 万 m³。 这种全域覆盖能力，让水位监测从单一水文要素升级为多维度水管理工具。从技术本质看，水位监测报警系统正在完成从 “数据采集终端” 到 “决策支持系统” 的进化。
47110编辑于 2025-08-01自动雷达水位雨量监测系统技术分享
自动雷达水位雨量监测系统【BF-RADN】图片1. 系统概述河流、水库、大坝作为重要的水利基础设施，在水资源配置、防火减灾中发挥至关重 要的作用。 我公司针对此问题设计出 一款水雨情在线监测站，用于预防、防范此问题。BF-RADN 水雨情在线监测站是一款我公司标准配置的气象站。 1 路空气质量，1 路大气压力，1 路光照，1 路雨雪状态，1 路紫外 线，1 路总辐射，1 路负氧离子）、1 路雨量采集（总雨量+瞬时雨量+日雨量+当前雨 量），1 路继电器输出（选配）；可选择雷达水位计或雷达流量计其中一种 1 路 4G 通信接口，只需插入一张 4G 流量卡便可将数据上传至远端监控软件平台，还 可选择插网线来通过网口上传。 （默认采用第二路开关量作为雨量计输入）数据上传间隔20s~65535s数据上传间隔 20s~65535s 可设（默认 300s）水雨情在线监测要素搭配对于我公司水雨情在线监测站，监测要素用户可自由搭配，
34410编辑于 2025-06-24- 来自专栏漫途科技
窨井水位监测终端，解决传统监测难题
窨井在城市排水管网中扮演着重要的角色，窨井水位监测可以及时掌握窨井的水位情况，准确反映出城市排水管道运行状态。 数据采集困难：传统的窨井水位监测涉及到水位观测、数据记录和数据传输等复杂的操作流程。数据采集的过程中可能受到现场环境、设备故障等多种因素的影响，导致数据采集的准确性和可靠性存在一定难度。 受限于监测设备：传统的窨井水位监测设备可能存在一些限制和不足。例如，传感器的精度和稳定性可能会受到环境条件（如湿度、温度等）的影响，导致监测结果的可靠性受到影响。 数据处理和分析的复杂性可能会增加监测工作的难度和成本。窨井水位监测终端图片产品特点：定时采集：支持自定义采集时间和频率，做到定时采集与上报。 全生命管理：可直接接入各种传感器，对窨井水位、流量等进行全生命管理。防护等级IP687：防水防尘设计，不惧窨井超时和水下浸泡，适应井内恶劣环境。
69120编辑于 2023-07-06 - 来自专栏物联网智慧生活
水库水位水雨情监测预警系统方案
计讯物联水库水位、水雨情监测预警系统方案实现了水库水位、降雨量和现场图像的远程监控，为保障水库适度蓄水和安全度汛提供了准确、及时的现场信息。 1.jpg 水库水位监测预警系统组成 水库水位监测系统主要由前端感知、无线传输、监管中心三部分组成。 计讯物联RTU/DTU，作为核心通信设备采集前端水位计、雨量计、流量计、电流电压表、视频监控等前端感知设备，并通过无线网络上报健康中心，实现水库大坝安全远程实时监测，智能化自动监测。 ，支持流量计、水位计、水质分析仪、雨量计、气象要素传感器、串口摄像机等仪器。 计讯物联水库水位监测系统解决城市连续降雨天气下水库平稳运行的难题，水利遥测终端下的自动水库水雨情监测系统，相关部门可远程实时掌握水库水位雨量等信息，全方位多参数精准监控，危机提前预判，异常及时响应，实现水库自动监测
1.1K10发布于 2021-07-16 - 来自专栏释然IT杂谈
开源恶意流量监测系统：Maltrail
系统介绍： Maltrail一款功能强大且完全免费的开源恶意流量监测工具，它通过整合公开黑名单、反病毒软件报告及用户自定义特征，高效识别恶意流量。 系统还内置了高级启发式分析，进一步增强了对未知威胁的发现能力。 开源项目地址： https://github.com/stamparm/maltrail 系统架构： Maltrail采用流量 -> 传感器 -> 服务器 -> 客户端的架构模式。 传感器作为独立组件，负责监控网络流量中的恶意元素，如域名、URL和IP地址。匹配到恶意元素时，传感器将事件信息上报至中央服务器，由服务器进行存储和处理。 系统安装： 以下是在Ubuntu服务器上安装和运行Maltrail的步骤，以及如何访问其Web界面。这个过程包括更新系统、安装依赖、克隆Maltrail仓库、运行传感器和服务器，最后访问Web界面。
2.1K11编辑于 2024-07-30 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
智慧水利解决方案：构建预报、预警、预演、预案的智慧水利平台
应急监测装备能力低、应急监测手段缺乏，应急通信装备和应急抢险通信保障能力严重不足。 ③洪水风险预警 实时监视水位、流量实时信息，预警超标信息；根据预报洪水值，结合工程设计指标，进行基于预报值的工程险情预报预警，根据洪水预警预报结果及不同的防洪标准，进行对应预案的启动，模拟预案实施效果。 ④灌区管理 基于智能终端和光纤、5G网络技术，建设取水、供水、灌溉、排水等自动控制体系，实现骨干渠道灌排闸门现场及远程自动控制和远程监测，构建符合灌区的水资源调配、水旱灾害防御等多项数字化应用场景模型， 对灌区各项工作进行数字映射、综合预测和辅助决策，达到计划配水、精准灌溉，高效利用水资源目标。 ⑤自动巡检 运用先进的无人机设备、实时监控设备，结合视频智能识别技术，对大坝、溢洪道、输（泄）水洞（管）、管理设施等水利对象进行实时监测，检查建筑物裂缝、滑坡、塌岸、水位、大坝渗流等异常情况，将管理方式从
1.7K10编辑于 2024-07-20 智慧农业灌区综合管理数字孪生平台量化指标与误差控制规范
渠系干线、全量水工建筑物满载、1080P分辨率测试环境，为系统运行最优工程参数。 物联数据驱动延迟：水位、流量、闸位开度、土壤墒情、气象参数等多路IoT/SCADA传感数据，从数据接入、协议解析、空间映射到三维场景渲染刷新的端到端延迟≤180ms，数据更新帧与渲染帧时序同步误差≤1帧 ，覆盖算法实现、参数阈值、资源调度逻辑，保障灌区场景仿真精度与系统长期运行稳定性。 工程控制方案：采用渠底中心线约束的水流运动算法，基于渠系拓扑划定水流横向运动边界，越界粒子执行位置钳位与速度修正；帧间采用三次样条插值完成水流前沿平滑，插值采样频率为渲染帧率的2倍；引入一阶卡尔曼滤波对离散水位流量数据做噪声平滑 工程控制方案：采用分级消息队列架构，按防汛告警、调度实时、墒情监测、常规巡检划分四级数据调度优先级，水位超限、闸站故障告警数据独占高速传输通道；常规高频墒情气象数据采用自适应无损抽稀算法，抽稀比例30%
26100编辑于 2026-06-17雷达水位监测系统：现代水利管理的智能化利器
雷达水位监测系统的工作原理 雷达水位监测系统基于微波雷达技术，通过发射高频电磁波并接收反射信号来计算水位高度。 相比传统的浮子式、压力式水位计，雷达水位监测系统具有非接触测量、抗干扰能力强、维护成本低 等优势。 2. 应用领域 (1)防洪减灾 在汛期，雷达水位监测系统可实时监测河流、水库水位变化，结合水文预报模型，提前预警洪水风险，减少灾害损失。 (2)水利工程管理 大坝、水闸等水利设施需要精确的水位数据来优化调度，雷达水位监测系统可提供稳定可靠的数据支持。 (5)智慧城市水务 结合物联网(IoT)技术，雷达水位监测系统可以集成到智慧水务平台，实现城市内涝预警和排水系统优化。 4.
34310编辑于 2025-07-04- 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
河道水位自动监测预警 yolov5
河道水位自动监测预警算法基于yolov5网络模型AI视频智能水尺读数技术，河道水位自动监测预警算法通过在河道周边布设监控摄像头，实时监测水位的变化，一旦水位超过预设阈值，将自动发出预警信号，并提示相关人员采取相应的措施 河道水位自动监测预警算法一般为了缩短网络的训练时间，并达到更好的精度，我们一般加载预训练权重进行网络的训练。 河道水位自动监测预警算法可以看成计算机视觉目标识别的一种。 河道水位自动监测预警算法之所以选择Yolo系列框架模型进行算法啊训练。是因为Yolo算法将目标检测看成回归问题，所以采用的是均方差损失函数。但是对不同的部分采用了不同的权重值。 河道水位自动监测预警算法为了保证这一点，将网络的边界框的宽与高预测改为对其平方根的预测，即预测值变为(x,y,w−−√,h−−√)(x,y,w,h)。
55030编辑于 2023-09-10 防汛、水文、水库、大坝安全、灌区、供排水、流域、闸泵站、中小河流、水质监测...171页智慧水利解决方案
同时，基于强化学习的输配水调度系统可根据实时来水、渠道水位与用户订单，动态优化闸门开度，减少输水损失15%以上。水利工程结构安全监测领域，AI正成为大坝、堤防、水闸等基础设施的“智能体检医生”。 水利部长江委开发的“AI+水文”融合模型，将ConvLSTM与物理水文模型耦合，在汉江支流预报中，6小时洪峰流量预报合格率提升至89%，较传统模型提高22个百分点。 部分先进系统还结合无人机自主巡航与边缘计算设备，实现“识别—定位—告警—取证”一体化。河湖水质监测预测则更具挑战性。传统水质监测依赖定点采样，成本高、频次低。 山东位山灌区试点系统显示，AI调度使配水准时率提升至98%，节水率达12%，同时减少人工干预70%。 117页PPT智慧水利信息化解决方案2025年防汛、水文、水库、大坝安全、灌区、供排水、流域、闸泵站、中小河流、水质监测等
46100编辑于 2026-05-19- 来自专栏NTP时间服务器
北斗时钟同步装置：赋能智慧水利实时数据的精准
智慧水利依赖于遍布江河湖库、闸站、管网、地灾点等海量传感器（如水位计、流量计、水质监测仪、视频监控、形变监测仪）和自动化控制设备（如闸门、水泵）。这些设备持续产生数据和事件。 如果这些数据的时间戳不统一、不精确，将导致：数据分析失真：无法准确对比上下游水位、流量关系，难以进行洪水演进分析。事件关联混乱：某个闸门开启的事件与下游水位上涨的事件，若时间不同步，无法建立因果关系。 灌区自动化系统中，泵站、闸门的启停控制与水位、流量监测数据同步，实现精准用水。 山洪灾害监测预警系统：山区小流域洪水汇流快，要求监测数据必须快速、同步，才能及时预警。大型水利工程安全监控（如三峡、南水北调）：成千上万的监测点需要严格同步，以评估大坝、渠系的整体性态。 智慧水务管网：监测管网压力、流量，进行漏损分析，时间同步能精准定位爆管或异常事件。结论北斗时钟同步装置，是为智慧水利庞大的“感官系统”（感知层）和“神经中枢”（控制层）校准“生物钟”的核心设备。
41610编辑于 2025-12-11 水位自动化监测设备：守护水域安全
一、设备构成：多模块协同的 “监测系统”水位自动化监测设备并非单一仪器，而是由多个功能模块协同运作的综合系统，每个模块都承担着关键角色。 三、应用场景：从防洪到民生的 “全领域覆盖”（一）防洪减灾：提前预警的 “第一道防线”在河道、水库、城市低洼区布设设备，当水位接近警戒值时，系统自动触发短信、声光报警，通知防汛部门及时泄洪、转移群众。 当监测到道路积水超过 15 厘米时，系统联动交通信号灯发布警示，同时调度抽水泵站排水。 四、未来趋势：更智能、更集成的监测网络随着技术发展，水位自动化监测设备正朝着 “多参数融合”“智能决策” 方向升级：多参数集成：未来设备将整合水质（pH 值、溶解氧）、流速、降雨量等监测功能，实现 “水位 低功耗与广覆盖：采用 NB-IoT 等低功耗通信技术，设备续航可延长至 3-5 年，同时降低部署成本，实现中小河流、灌区的 “全域监测无死角”。
44110编辑于 2025-07-14- 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
河道水位识别系统
河道水位识别系统采用yolov5网络模型深度学习技术，河道水位识别系统自动识别水尺位置，河道水位识别系统通过AI图像识别技术将数字与水位线位置结合对别，即可识别出水尺读数。
1.5K40编辑于 2023-03-17 - 来自专栏莫浅子的学习笔记
头歌----恶意流量监测
print (data) 编程要求 有一个 pcap 文件 src/step3/1.pcap，需要检测其中的恶意流量。 请对其进行检测并按返回测试说明的格式返回。 测试数据由评测系统读取并传递给 Evidence 函数，期间产生的输出将会与规定的输出进行比较，详细要求请见测试说明。
1.1K10编辑于 2024-06-22 - 来自专栏二猫の家
GEE代码实例教程详解：湖泊水位变化监测
简介 本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对湖泊水位变化进行监测。通过MODIS数据集，我们可以识别2001年和2023年的湖泊范围，并计算湖泊的高程变化。 湖泊高程变化监测 打印2001年和2023年的湖泊高程，监测湖泊水位变化。 结论 本教程展示了如何使用GEE对湖泊水位变化进行监测。 通过MODIS数据识别湖泊范围，并结合ALOS DSM数据计算湖泊高程，我们可以了解湖泊水位随时间的变化情况。 进一步探索 GEE提供了多种工具和方法来进行水体监测和地形分析。
82410编辑于 2024-07-09 - 来自专栏用户9004792的专栏
城市地下管廊水位监测预警解决方案
有必要对地下管廊物联网进行水位的监测，通过水位监测系统及时获取地下管廊的水位数据，为科学调度资源防灾减灾提供精准的数据依据。 图片1.png 二、系统组成： 城市地下管廊监测预警系统由感知层、网络传输层、平台层、应用层。 图片2.png (1)感知层：水位在线监测仪，包括水位监测仪、电子水尺、和视频监控摄像机，降雨量、进行连续自动在线实时监测; (2) 传输层：支持数据通信，可上、下双向通讯，支持无线蜂窝网络、短信、北斗 (4)应用层：面向不同客户端系统，实现基于Web的管井、涵洞里的水位实时数据在线监测、现场图像和视频的监控、超标报警、以及面向不同管理层的各种管理与统计分析。 ； 3、排水分析，通过窨井的液位差和管网流量、排口流量进行排水能力的分析，在不同降雨和积水情况下，分析出排水预测时间； 4、策略分析， 应急处理状况下，计算排水和内涝情况，为城市智慧排水应急策略分析提供数据支撑
1K40发布于 2021-09-14
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