探索计算机视觉在水质监测中的应用

清洁水对公共健康和日常生活至关重要。然而，全球近40 亿人无法获得安全的饮用水，或者在未经额外处理时无法确定水是否安全。

与此同时，全球只有 56% 的生活污水经过了安全处理。这些数据表明，我们需要改进水质监测。

简单来说，监测对安全的水资源管理至关重要。如果未能及时发现污染、水体污染或浊度上升，许多人可能会接触到不安全的饮用水，工业生产可能受到干扰，水生生态系统也可能遭到破坏。

然而，目前许多水质监测方法仍然彼此孤立。大多数系统依赖定期人工采样、实验室分析或只能测量单个点位状况的固定传感器。在大型河流、水库和其他水体中，这会降低监测覆盖度，并限制实时洞察。

近年来，人工智能（AI）的进步带来了新的可能性。例如，计算机视觉是 AI 的一个领域，能让机器解读和分析图像与视频数据，如今正被用于分析地表水、污水系统和遥感平台中的视觉信息。

图 1. 利用视觉 AI 检测漂浮塑料垃圾的示例（来源）

事实上，预计到 2032 年，水资源管理中的 AI市场规模将达到 538.5 亿美元，这反映出智能自适应监测系统的发展势头日益强劲。本文将探讨计算机视觉如何重塑水质监测。

传统水质监测的局限#

数十年来，水质和环境监测一直依赖基于人工采样和固定仪器的传统监测方法。通常，现场团队会从河流、湖泊和污水处理设施采集样本，然后送往实验室分析。

这种方法虽然能得出准确结果，但劳动强度大，而且需要定期更新。在采样间隔期间，水质变化可能无法及时察觉。

基于传感器的监测系统有助于弥补其中一些不足。它们测量浊度、pH、溶解氧和水位等指标。

然而，这些系统的空间覆盖范围往往有限。例如，单个传感器只能代表广阔地表水体中的一个点。在大型水体或分布式水资源中，这会造成监测盲区。

维护也是一项挑战。传感器需要校准、清洁和验证，才能保持准确性。

泥沙、碎屑、藻类堆积或恶劣天气都可能导致读数随时间出现偏差。因此，许多系统最终只能在问题发生后采取应对措施，而无法预测问题并发出预警。等到发现污染或水体污染时，污染可能已经扩散至下游。

环境变化又增加了复杂性。诸如气候变化、洪水和季节变化等因素可能迅速改变水生生态系统。静态监测方法难以适应这些动态状况，因此很难对河流、水库和沿海地区进行实时监测。

计算机视觉在水质监测中的作用#

计算机视觉将摄像头与 AI 模型结合起来，以分析图像和视频，通常可实现实时分析。这些系统能够解读视觉模式。它们使用深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和其他人工神经网络，来理解视觉内容所代表的信息。

具体来说，通过图像处理以及目标检测和实例分割等计算机视觉任务，这些模型可以识别水体状况中的可见变化。

它们可以检测异常的颜色变化、透明度变化、漂浮物、藻华、泡沫形成或溢流事件。在某些情况下，像素级的细微变化可以表明污染的早期可见迹象。

将视觉 AI 集成到水利基础设施中#

基于视觉的系统覆盖范围更广，可以在不接触水体的情况下监测大面积地表水，而且通常能够利用现有摄像头基础设施。最先进的视觉 AI模型，例如 Ultralytics YOLO26，专为快速实时检测而设计，适用于自适应水质监测系统。

YOLO 模型支持多种计算机视觉任务，包括目标检测、实例分割和图像分类。这使系统能够识别水体中的漂浮物、泡沫形成、藻华、表面变色或其他可见异常。

此类计算机视觉解决方案还可以与无人机、卫星遥感平台、物联网网络和污水处理设施集成。它有助于实现持续监测、自动警报和可操作的洞察，让不同水体的风险缓解工作能够更快开展。

视觉 AI 在水体监测中的应用场景#

了解计算机视觉如何用于水质监测后，接下来看看推动其发展的主要研究领域。

洪水和地表水实时监测#

洪水是地表水系统和城市基础设施面临的最紧迫威胁之一。河流水位可能迅速上涨，排水网络可能发生溢流，碎屑也可能堵塞重要水道。

传统方法通常依赖固定水位计和遥测系统，这些系统按一定间隔报告数据，对大型或分布式水体的覆盖范围有限。在与气候变化相关的极端天气事件期间，即使检测延迟很短，也可能增加基础设施受损和水体污染的风险。

水质专家正在探索如何利用计算机视觉弥补这些不足。通过将深度学习算法和 Ultralytics YOLO26 等目标检测模型应用于实时摄像头画面，他们正在构建能够持续分析地表水状况的系统。

一个很好的例子是利用现有的闭路电视基础设施，在无需额外硬件的情况下，实时监测水位上涨、检测溢流事件并识别碎屑堆积。

图 2. 计算机视觉可以帮助测量河流水位。（来源）

用于水库和河流监测的水下航行器与无人机#

监测大型水库和河流系统面临一系列独特挑战。在这些动态水体中，污染、透明度变化或藻类生长可能因地点不同而大相径庭，因此固定监测站难以完成全面评估。

为应对这一问题，研究人员和环境保护团队正在开发联网无人机和自主水下航行器，将机动性与智能传感结合起来。这些混合系统可在水面上下运行，实时采集溶解氧、pH、浊度、温度和藻类浓度数据。

集成的计算机视觉模型和导航系统通常由深度学习和自适应算法驱动，可直接在无人机或自主航行器上运行。例如，配备摄像头和视觉 AI 模型的自主监测航行器在水库中移动时，可以实时识别成群漂浮的塑料垃圾。

根据视觉分析结果，航行器可以自主调整路线，更仔细地勘察受影响区域，或向操作人员发送警报。通过结合机器人技术、AI 和大规模空间数据采集，这种方法有助于更快采取纠正措施，并做出更明智的水资源管理决策。

图 3. 利用视觉 AI 监测水体的自主水面航行器（来源）

污水处理厂智能监测#

河流和水库需要大范围的环境监测，而污水处理厂则面临运营效率方面的问题。这些设施每天都要处理大量污水，同时还必须严格遵守水质监管标准。

污水处理中的传统监测方法严重依赖化学传感器和定期检查，但这些方法无法始终捕捉到可见的流程异常，例如泡沫堆积、污泥沉降问题、浮渣堆积、颜色异常或机械堵塞。计算机视觉可以增加一层监测保障。

以曝气池为例，池面开始出现泡沫堆积。传感器读数可能仍然正常，但泡沫可能意味着处理流程失衡。视觉系统可以持续监测水池，检测异常的泡沫增长，并及时提醒操作人员。

此外，塑料、固体废弃物和漂浮物可能干扰污水处理流程，降低系统整体效率。当废弃物堆积在渠道或池体中时，可能堵塞水流、损坏设备，并影响水质合规性。

在这种情况下，视觉 AI 可以检测处理渠道和池体中的漂浮塑料、碎屑及其他固体废弃物，从而提升监测能力。通过持续监控这些区域，摄像头系统可以帮助操作人员及早发现堵塞，并了解废弃物的堆积位置。

图 4. 漂浮废弃物检测与追踪一览（来源）

将视觉监测与化学传感器数据相结合，可以更全面地了解工厂状况，从而支持及时维护、更有针对性的干预措施以及更稳定的污水处理运行。

计算机视觉在水质监测中的优缺点#

以下是视觉 AI 在水质监测系统中的一些主要优势：

• 非接触式监测：视觉系统无需直接接触水体即可评估表面状况，在某些应用中可以减少维护需求和设备磨损。
• 优化运营：在处理厂中，视觉系统提供了一种经济高效的方法，可以及早检测泡沫堆积、堵塞或污泥问题，帮助减少停机时间并降低对人工检查的依赖。
• 数据集成与分析：视觉数据与机器学习模型和现有信息系统结合后，可用于趋势分析、异常检测和更具自适应性的监测策略。

尽管计算机视觉具有这些优势，但将其用于水质监测也有一些需要注意的局限。以下是一些需要考虑的因素：

• 环境变化：光照变化、反射和天气状况可能影响图像处理的准确性和系统的稳健性。
• 集成复杂性：将视觉系统与旧有基础设施、监控控制与数据采集（SCADA）系统或数据平台连接，在技术上可能颇具挑战。
• 维护与校准：摄像头需要清洁、调整位置并定期重新校准，才能保持可靠性能。

要点#

水质监测对公共健康和水资源可持续发展至关重要，但仅靠传统方法无法应对当今的全球性挑战。计算机视觉能够持续提供水体的实时洞察，支持更快速的检测和更智能的水资源管理。随着环境压力不断增大，视觉 AI 很可能会在构建自适应水体监测系统中发挥核心作用。

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