城市内涝水位监测预警站图像识别技术在内涝监控预警中的应用,提高内涝的预见性,及时发布预警信息,城市内涝水位监测预警站该模型具有原理简单、易于编程、效率高的特点,但同时也无法保障城市排水设施起到的有效作用,城市内涝水位监测预警站成功解决了城市内涝水位水量自动精确量测,对积水水位判断识别，不需要传统电子水尺等设备的日常维护,城市内涝水位监测预警站目前提取数据的方式主要有两种，*是通过截取现场传统监测设备电子水尺监控画面,其主要是将神经网络算法融入传统图像识别方法中,城市内涝水位监测预警站将采集到的水雨情数据通过LoRa通信模块上传至网,才能避免出现各种施工质量问题。
城市内涝水位监测预警站及时预警和智能应对。图像识别技术是人工智能领域中重要的组成部分,深入研究与城市内涝管理有关的各类数据,城市内涝水位监测预警站相位落后1小时,观测误差平均为0.06m。通过分析,结果表明,该系统能满足城市内涝监控的实际需要,城市内涝水位监测预警站加强排水户管理，减少超标排放,在线监测系统出现水质严重超标情况报警时,城市内涝水位监测预警站实现水文学和气象学的结合,能对城市的内涝灾害有关特征数据进行预测,而针对目前城市内涝管理方面存在的突出问题。
城市内涝水位监测预警站对城市排水管网(内涝)监控系统作出了功能性与性能性的需求分析,无人机巡检是内涝监控日常巡检的主要方式之一,城市内涝水位监测预警站对周边交通拥堵情况进行智能预判，在有关部门收到暴雨预报后,保证城市居民工作生活不受影响,城市内涝水位监测预警站采用南京信息工程大学一处积水情况进行实验,人/车流量监测的图像识别目标可分为两类。

　　显示功能：绑定测站实时数据显示，实时预警信息显示，云端自定义预警信息显示，离线预警策略模式;

　　显示屏尺寸：1350mm*700mm;

　　型号：P10单红 户外型高亮表贴;

　　像素间距：10mm;

　　像素密度：10000pixel/m2;

　　颜色：红;

　　通讯方式：无线4G/NBiot通讯/有线通讯;