零成本实现AI视频监控识别方案 以河道水质监控为例

之前曾写过利用阿里开源视觉模型构建 AI 视频识别的文章，最近发现硅基流动最近发布了免费视觉模型 THUDM/GLM-4.1 V-9 B-Thinking，就想把之前的想法进行落地，于是有了今天的这篇。

本方案旨在通过调用硅基流动的免费视觉模型 API，截取监控视频流图片，并结合特定的提示词，实现视频监控的智能化识别功能。

一、背景介绍

1. 行业与政策背景

近年来，随着国家对生态文明建设和水环境治理的高度重视，流域水质监测已成为生态环境保护工作的重中之重。《水污染防治行动计划》《长江保护法》《“十四五”生态环境保护规划》等文件相继出台，明确提出要加强水环境自动监测能力，推动智能化、数字化监管手段的应用。

在这一背景下，河道视频监控、水库视频监控、排污口视频监控以及污水处理厂视频监控系统已广泛部署，而针对视频内容进行自动化分析的需求也日益增长。

2. 现实痛点

尽管视频监控系统已在环保领域广泛应用，但在实际操作中仍存在诸多挑战：

• 人工巡查难以覆盖全面：河道、湖泊、污水处理厂等区域点多面广，传统人工巡查效率低、成本高。
• 数据获取滞后与主观性强：目前多数为定期采样检测，无法实时发现突发污染事件，且依赖人员经验判断，结果易受主观因素影响。
• 异常事件响应不及时：污水溢流、漂浮物堆积、藻类爆发等问题往往不能第一时间被发现，延误应急处置。
• 监管压力大：环保部门人手有限，面对日益增长的监管需求，亟需借助新技术提升监管效能。

3. AI 技术带来的新机遇

随着计算机视觉与多模态大模型的快速发展，AI 技术为水环境监测带来了全新的解决方案：

• 利用视觉大模型实现全天候、标准化、客观化的水质异常识别；
• 充分挖掘现有视频资源的价值，提升监控系统的智能化水平；
• 自动化识别典型问题（如污水溢流、漂浮物、藻类爆发），辅助决策与预警。

二、系统实现路径

1. 需求分析

本项目以“智能识别+自动分析”为核心目标，旨在通过 AI 模型对视频监控画面进行持续解析，识别潜在的水质异常问题，包括但不限于：

• 疑似污水溢流
• 疑似漂浮物
• 疑似藻类爆发
• 疑似排污口排污
• 疑似农业污染源

同时要求输出明确的问题分类、位置描述、严重程度评估及初步建议，形成标准化报告。

2. 系统设计

架构设计

系统采用前后端分离架构，模块化设计，便于扩展和维护，支持多站点接入、多设备兼容。

数据流转流程

用户界面设计

前端使用 Streamlit 快速搭建可视化 Web 界面，支持图片上传测试、视频流展示、历史记录查看等功能。

3. 开发与测试

数据准备

整理各地监控点台账，清洗并统一主键标识，确保数据一致性。

核心功能开发

• 实现视频流地址获取、视频帧截取、图像上传与模型调用；
• 支持手动上传图片进行模型验证；
• 提供定时任务机制，实现自动化分析。

大模型集成

接入硅基流动平台提供的免费视觉模型 THUDM/GLM-4.1 V-9 B-Thinking，结合提示词工程优化，提高识别准确率。

联调测试

与多个真实监控点对接，反复测试各类典型场景，确保系统稳定性与识别效果。

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三、应用场景

1. 城市河道智能监管

• 对城市主要河流断面进行实时视频监控；
• 自动识别污水直排、垃圾漂浮、藻类异常等现象；
• 与智慧水务平台联动，实现跨部门协同监管。

2. 农村水体与小微水域监测

• 针对农村沟渠、池塘等分散水体部署低成本摄像头；
• AI 自动识别异常，辅助乡镇环保人员日常巡查；
• 提升农村地区水环境治理水平。

3. 工业园区与污水处理厂监管

• 实时监控工业园区排污口、污水处理厂进出水情况；
• 发现异常排放、设备故障等问题，及时告警；
• 可与企业自查、第三方运维系统整合，提升监管覆盖面。

4. 应急与专项监测

• 在汛期、突发污染事件期间临时布控摄像头，AI 辅助应急指挥；
• 重大节假日、专项整治行动期间提升监管频次与响应速度。

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四、实施效果与价值

1. 监管效率显著提升

• 实现 7×24 小时不间断自动监控；
• 异常事件可在秒级被识别，大幅减少人工巡查频次；
• 降低人力成本，提升工作效率。

2. 监管精度与客观性提升

• AI 模型标准化识别流程，避免人为疏漏与误判；
• 所有分析过程与结果均可追溯，便于责任认定；
• 支持多维度对比分析，提升数据可信度。

3. 响应速度与应急能力增强

• 对污水溢流、漂浮物、藻类爆发等突发事件实现快速响应；
• 支持自动推送告警信息，触发联动处置机制；
• 提高应急管理效率，缩短响应时间。

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五、功能演示图示

下图为系统核心功能截图：

上传图片进行模型测试与提示词调试：

截取视频流图片进行自动分析，输出识别结果：

六、未来展望

1. 持续优化 AI 模型

• 探索更多视觉大模型，提升复杂场景下的识别准确率；
• 优化推理速度，适应边缘计算场景。

2. 提升提示词工程能力

• 细化识别类别，拓展应用场景；
• 丰富输出格式，提高报告实用性。

3. 推进硬件集成

• 与轻量级摄像头、边缘计算设备集成，打造低成本 AI 视频装置；
• 实现现场识别与本地处理，降低网络依赖。

4. 拓展识别指标

• 探索水色、水位、流速等更多水质相关参数的智能识别。

七、结语

本项目基于硅基流动平台提供的免费视觉大模型 THUDM/GLM-4.1 V-9 B-Thinking，实现了对视频监控画面的智能识别与分析，为流域水质监管提供了新的技术支撑。系统具备良好的扩展性与落地性，已在多个实际场景中得到验证，具备向更广泛区域推广的基础条件。

如果你也在探索 AI + 视频监控在环保领域的应用，欢迎交流探讨，共同推进生态环保的智能化转型！

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