道路积水识别预警：城市内涝监测的新思路

引言：从通用视觉理解到城市治理的智能跃迁

随着城市化进程加速，极端天气频发，道路积水已成为影响城市运行安全的重要隐患。传统的人工巡查与固定传感器监测方式存在覆盖范围有限、响应滞后等问题。近年来，基于深度学习的计算机视觉技术为城市内涝的实时感知提供了全新路径。阿里云开源的“万物识别-中文-通用领域”模型，正是在这一背景下应运而生——它不仅具备强大的图像语义理解能力，更以中文场景优化为核心设计原则，特别适用于中国城市复杂多变的道路环境。

该模型基于大规模中文标注数据集训练，能够精准识别包括“积水路面”、“淹水街道”、“排水口堵塞”等在内的多种内涝相关场景。相较于传统目标检测模型仅能识别“车辆”“行人”等静态对象，万物识别模型实现了对环境状态的动态语义解析，使得“是否积水”“积水程度如何”等判断成为可能。本文将围绕该模型的技术特性，结合实际部署流程，系统阐述其在道路积水识别预警中的工程化应用方案，并提供可落地的推理代码实现。

技术选型背景：为何选择“万物识别-中文-通用领域”？

在构建城市内涝监测系统时，我们面临的核心挑战是：如何在不依赖定制化标签的前提下，快速准确地识别多样化的积水场景？

常见的解决方案有以下几种：

| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用性 | |------|------|------|--------| | YOLOv8 + 自定义训练 | 检测速度快，精度高 | 需大量标注数据，泛化能力弱 | 小范围定点监控 | | CLIP + 图像检索 | 零样本识别，无需训练 | 对细粒度描述敏感度低 | 粗略分类 | | 万物识别-中文-通用领域 | 中文语义强，开箱即用，支持状态识别 | 推理资源消耗较高 | 城市级广域监测 |

经过对比分析，“万物识别-中文-通用领域”脱颖而出的原因在于其原生支持自然语言描述驱动的图像理解模式。例如，我们可以直接输入提示词：“这张图片中是否有道路积水？”或“请判断是否存在内涝风险”，模型即可返回概率评分，无需预先定义类别ID。这种“提问式识别”机制极大提升了系统的灵活性和可扩展性。

更重要的是，该模型针对中文语境进行了专项优化，在处理诸如“路边积水成河”“人行道被淹”等本土化表达时表现优异，避免了英文预训练模型因文化差异导致的误判问题。

系统架构设计：端到端的城市积水预警流水线

整个预警系统由四个核心模块构成：

[摄像头/无人机图像] ↓ [图像采集与预处理] ↓ [万物识别模型推理引擎] ↓ [积水风险评估与告警] ↓ [可视化平台 & 应急响应]

其中最关键的一环是模型推理引擎，它负责将原始图像转化为结构化的语义信息。我们采用PyTorch 2.5作为基础框架，依托Conda环境管理依赖项，确保跨平台一致性。

核心优势总结：

✅ 支持零样本迁移：无需重新训练即可识别新场景
✅ 中文语义优先：理解“积水”“淹水”“泡水”等同义表述
✅ 可解释性强：输出带置信度的自然语言结果
✅ 易集成：提供标准Python API接口

实践部署：从环境配置到推理执行全流程

步骤一：准备运行环境

系统已预装所需依赖，请按以下命令激活环境：

conda activate py311wwts

该环境中已包含以下关键库： -torch==2.5.0-transformers（用于加载模型） -Pillow（图像处理） -numpy

可通过以下命令查看完整依赖列表：

pip list -r /root/requirements.txt

步骤二：复制工作文件至可编辑目录

为便于调试和修改，建议将推理脚本和测试图片复制到工作区：

cp /root/推理.py /root/workspace/ cp /root/bailing.png /root/workspace/

注意：复制完成后需手动修改/root/workspace/推理.py中的图像路径，指向新的位置。

步骤三：编写并运行推理脚本

以下是完整的推理.py示例代码，实现了对道路积水的语义识别功能：

# -*- coding: utf-8 -*- """ 道路积水识别推理脚本 使用阿里开源的“万物识别-中文-通用领域”模型进行零样本图像分类 """ import torch from PIL import Image import requests from transformers import AutoModel, AutoTokenizer # 加载模型与分词器 model_name = "Ali-Vilab/anyres" # 假设模型HuggingFace ID（示例） tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) # 移动模型到GPU（若可用） device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = model.to(device) def predict_waterlogging(image_path: str): """ 判断指定图像是否存在道路积水现象 Args: image_path (str): 图像文件路径 Returns: dict: 包含预测结果与置信度 """ # 读取图像 try: image = Image.open(image_path).convert("RGB") except Exception as e: return {"error": f"无法读取图像: {e}"} # 定义查询语句（中文提示工程） queries = [ "这张照片里有没有道路积水？", "是否存在城市内涝的风险？", "路面是否被雨水淹没？", "是否有车辆泡在水中？", "排水系统是否出现堵塞？" ] results = {} with torch.no_grad(): for query in queries: # Tokenize输入文本和图像 inputs = tokenizer(query, images=image, return_tensors="pt").to(device) # 模型前向传播 outputs = model(**inputs) # 获取预测得分（假设模型输出logits） logits_per_text = outputs.logits_per_text prob = torch.sigmoid(logits_per_text).cpu().item() # 转换为概率 results[query] = round(prob, 4) # 综合判断：任一问题得分超过阈值即标记为高风险 threshold = 0.7 alert_triggered = any(prob > threshold for prob in results.values()) return { "image_path": image_path, "detailed_scores": results, "risk_level": "high" if alert_triggered else "low", "alert": alert_triggered } # 主程序入口 if __name__ == "__main__": # 修改此处路径为你上传的图片位置 test_image_path = "/root/workspace/bailing.png" # ← 必须根据实际情况修改！ result = predict_waterlogging(test_image_path) if "error" in result: print(f"[ERROR] {result['error']}") else: print("\n=== 道路积水识别结果 ===") print(f"图像路径: {result['image_path']}") print(f"风险等级: {result['risk_level']} {'⚠️' if result['alert'] else '✅'}") print("\n各维度识别得分:") for q, score in result["detailed_scores"].items(): status = "🔴" if score > 0.7 else "⚪" print(f"{status} [{score:.4f}] {q}")

代码解析与关键点说明

1.模型加载机制

model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

由于“万物识别”模型可能包含自定义架构（如AnyResNet），需启用trust_remote_code=True才能正确加载。

2.中文提示工程设计

通过构造多个角度的自然语言问题（如“有没有积水？”“是否被淹？”），提升模型对边缘案例的捕捉能力。这种方式比单一查询更具鲁棒性。

3.多维度综合判断

并非依赖单个问题的输出，而是设置逻辑或规则：只要有一个问题的置信度超过0.7，则触发预警。这降低了漏报率。

4.设备兼容性处理

自动检测CUDA是否可用，确保在无GPU环境下也能降级运行（尽管速度较慢）。

实际运行与调优建议

运行命令

python /root/workspace/推理.py

预期输出示例：

=== 道路积水识别结果 === 图像路径: /root/workspace/bailing.png 风险等级: high ⚠️ 各维度识别得分: 🔴 [0.8123] 这张照片里有没有道路积水？ 🔴 [0.7654] 是否存在城市内涝的风险？ ⚪ [0.6321] 路面是否被雨水淹没？ 🔴 [0.8890] 是否有车辆泡在水中？ ⚪ [0.5432] 排水系统是否出现堵塞？

常见问题与解决方案

| 问题 | 原因 | 解决方法 | |------|------|----------| |ModuleNotFoundError| 缺少依赖包 | 运行pip install -r /root/requirements.txt| |CUDA out of memory| 显存不足 | 添加model.half()使用半精度，或改用CPU | | 图像路径错误 | 未修改脚本中的路径 | 确保test_image_path指向正确文件 | | 输出全为0.5左右 | 提示词不匹配 | 优化查询语句，贴近训练分布 |

性能优化建议

批量推理：对于多摄像头场景，可合并图像为batch输入，提升GPU利用率。
缓存机制：对同一区域的历史图像进行相似度比对，减少重复计算。
轻量化部署：考虑使用ONNX导出模型，在边缘设备上运行。
动态采样频率：雨天提高采集频率，晴天降低频率以节省资源。

应用拓展：从识别到决策的闭环构建

当前系统仅完成“感知”层任务，下一步可构建完整闭环：

GIS地图融合：将识别结果叠加至城市电子地图，形成热力图；
短信自动推送：当某路段连续3次报警，自动通知市政部门；
历史趋势分析：统计高频积水点，辅助排水管网改造规划；
公众服务平台接入：通过微信小程序发布实时路况提醒。

例如，可扩展代码加入告警发送功能：

import smtplib from email.mime.text import MIMEText def send_alert_email(location: str, image_path: str): msg = MIMEText(f"【紧急】检测到{location}出现严重积水，请立即处置。\n图片见附件。") msg["Subject"] = "🚨 城市内涝预警通知" msg["From"] = "alert@smartcity.gov.cn" msg["To"] = "maintenance@city.gov.cn" # 发送邮件逻辑...