近年来，由于城市区域内涝频发，遇到强降水天气出现路面严重积水的情况时有发生，影响交通通行甚至引发事故。所以，对下穿隧道、下沉式道路等路面积水情况的监测显得尤为重要。传统的监管方式很难及时发现道路积水情况，那么利用AI视频识别技术实现道路积水的检测逐渐成为当前的重要监管手段。

一、算法工作原理

道路积水AI检测算法的原理主要包括以下几个步骤，具体实现可能涉及到不同的技术和方法，取决于算法的具体设计和实际需求。

1）图像获取：首先需要获取道路的图像，可以使用监控摄像头等设备获取道路表面的视频及图像数据。

2）图像预处理：对获取到的道路图像进行预处理，包括去除噪声、调整图像亮度和对比度等操作，以提高后续算法的准确性。

3）特征提取：从预处理后的图像中提取与积水相关的特征。例如，可以提取图像的颜色、纹理、形状等特征。

4）分割和分类：将图像分割成多个区域，然后对每个区域进行分类。通过对每个区域进行特征匹配或者深度学习方法进行训练，判断每个区域是否为积水。

5）积水判定：根据分类结果，判断道路上的哪些区域存在积水。可以根据分类结果的置信度来确定积水的程度。

6）结果输出：将积水的位置和程度信息输出，可以通过图像标记、地图标注等方式展示。

二、道路积水AI检测算法+视频监控方案

基于城市道路的监控摄像头，将各街道、道路主干道等处的监控图像接入到视频安防管理平台EasyCVR中，平台采用开放式网络架构，可将接入的视频流进行统一汇聚与集中管理，可支持4G、5G、WiFi、有线等方式进行视频的接入与传输、处理和分发。

同时，借助智能分析网关内置的道路积水AI算法对道路是否出现积水进行检测和判断，若检测到积水则立即触发告警，并抓拍和记录。管理部门则可以根据告警消息可以调阅现场视频监控进行复核与处理，安排环保人员进行现场清理。

利用云端平台层的EasyCVR视频监控数据处理平台，实现数据采集、处理、汇聚、分析、存储、管理等全环节的视频能力，平台可将基础设备层的汇入数据进行实时的整合和转发，并能对接至城市内涝监测系统中心。经平台分发的视频流可以在多终端上展示，包括电视墙、电子大屏、电脑、手机、微信端等，实现多端分发与覆盖。

三、道路积水AI检测算法场景应用

TSINGSEE青犀智能分析网关道路积水AI检测算法的应用主要体现在以下方面：

1）道路交通管理：道路积水严重时可能会影响交通安全和通畅。通过道路积水AI检测算法，可以实时监测道路积水情况，并及时采取交通管制措施，确保交通流畅。

2）气象预警：道路积水通常与降雨量和排水系统的状况密切相关。将道路积水AI检测算法与气象数据和水利信息相结合，可以提前预警道路积水风险，减少因道路积水造成的损失。

3）城市规划和设计：道路积水是城市规划和设计中需要考虑的因素之一。通过道路积水AI检测算法，可以评估道路设计的排水能力，并优化城市规划和设计，提高城市的抗洪能力。

总之，TSINGSEE青犀道路积水AI检测算法可以通过对道路图像的分析和处理，实现对道路积水的准确定位和识别，为交通管理、气象预警和城市规划提供有效的支持。