引言
近年来，我国城镇化建设步伐持续加快，2024年城镇化率达到67.0%。在取得显著发展成果的同时，城市地表不透水区域占比持续攀升导致了雨水自然渗透率大幅降低。加之城市原有水体调蓄空间持续减少，导致内涝灾害呈现高发态势[1]。为此，住建部联合发改委、气象局印发的《关于进一步规范城市内涝防治信息发布等有关工作的通知》，该专项通知明确要求各地应健全气象预警信息发布机制，统一规范防洪排涝技术标准表述体系，重点强化汛期水文数据的精准化、连续性监测能力建设来确保防灾信息的科学性和传播有效性。
水位监测技术主要包含传统人工观测和现代仪器测量两种方法[2]。传统人工观测依赖于工作人员现场读取水位标尺数据并手工记录水文信息，存在数据采集效率低、时效性差等问题，且在极端天气条件下存在安全隐患，难以实现水文信息的实时全面监测[3]。现代仪器测量技术主要采用压力式、超声波等传感器设备，相比于传统方式具有更高的准确性和效率，但同时也面临着设备维护成本高、环境干扰影响大等问题[4]。
在当代社会，社会各领域都已广泛应用了监控摄像设备，发挥着重要的视觉感知功能。随着科技不断发展，将会有更多不同功能和形态的监控摄像机被开发出来，可以更好地代替人眼。同时，结合当前数字图像处理技术可以实现对水位的持续监控，具有长远的发展前景。由此本文就设计了一款以SSC338G处理器为核心的5G智能水位标尺监测系统。在硬件方面采用双SoC、定焦+变焦设计，配合云台可以实现自动寻找水位标尺和识别功能，还可以通过5G实时传输数据提供给水文监测站，根据水情提供告警。5G智能水位标尺监测系统的图像处理部分使用一种基于YOLOv8n改进的水位检测方法，通过引入高效多尺度注意力机制模块EMA（Exponential Moving Average）和增加损失函数Focal-EIoU（Focal-EIoU Efficient-IoU），在减少模型大小的前提下增加了算法的精确性，实现对对水位变化的实时监测，极大地提高监测的准确性和效率，为视频识别水位提供新的方案。
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作者信息：
吴昊泽1，2，李博1，阮斌2
（1.浙江工业大学 物理学院，浙江 杭州 310023；
2.浙江宇视科技有限公司，浙江 杭州 310051）
