检测画面中存在漏水，给点思路

直接看水表

@mawerss1 除非是破裂 大出水 水表能反映出来， 像那种小流水、导致地面积水，水表的幅度反映不出来啊

异常图像太少，个位数级别
想办法扩充，模拟类似数据吧

室内吗，可以观察下室内空气湿度变化情况。

@evan1 这个也不行， 空间大啊 湿度变化反映出来 已经淹了

@xuelulu 嗯， 扩充没问题 但是问题还会存在哎

如果图像中正常状态无动态元素，异常状态有， 那可以处理

或者按照每个摄像头的区域进行图像分割 选中水管区域进行分块处理

地面放一个水浸传感器

@momomoi #5 我天马行空再想一下。

地上铺一层纸之类的东西，遇水后颜色会发生变化。

yolo+大规模数据集

先识别水管 再识别异常水管

@qfly 正常情况下 就是无动态元素， 除了有人 可能会定期去看一下(好处理)

这为啥要用视觉检测来处理？感觉方向不太对吧，水压、流量、水费、这些指标不行吗

直接画面有动态元素 排除掉人的话告警不行吗

@shadowyue 因为 这种指标类的反映出来的比较慢， 打个比方， 如果某个连接处漏水(滴水的情况)， 靠水压那些变化根本看不出来， 随后滴水慢慢的才会形成一滩水，逐渐更大一滩水。 场景你可以理解为无人值守状态。

patchcore

是普通的水吗？水不值钱啊，小漏定期检查可以解决，大漏你不发现水费也会发现。

找 5 个人，三班倒，增加就业，出事有背锅的。

其它方法楼上都说了。非要图像检测的话，可以考虑多加几个摄像头，从不同角度检测，n 个告警才触发报警。另外看看摄像头是不是可以把自动聚焦关掉。

把窗户关了，保证光照不变的情况下，逐像素对比两张不同时间的图检查是否有区别？

这个我都理解。。。我觉得视觉方向就错了。感觉是简单问题复杂处理了。
说的不好听点，装个摄像头人肉看都强。我奇怪的是这个需求本身就是伪需求。没看到哪个地下水网是需要检查是不是漏了的。因为做工艺焊接，上来就是 n 个大气压的打压测试，只要不漏就基本不可能漏，腐蚀性测试也有相应的流体腐蚀验证。你现在是花了 99%的精力解决 1%的问题。这是个工艺问题，不是软件问题。
所以其实随便做做就好了。误判？如果你说误判很多，难不成隔三差五就漏？不应该排空流体，打压测试复测焊接工艺是否合格么。。

@momomoi 湿度传感器也没让你只装一个啊。1 平米 1 个。。成本能不能接受。。如果可以。。检测湿度完全是可行的。

弄个遇水变色的试剂封装成水管环, 每根管子上套几根, 直接监控水管环的颜色就行.
水管环绑的位置 你就找根水管在上面喷点水 看看水流到哪往下滴 就在滴水的地方绑
正经人谁用摄像头检测漏水啊 = =

用异常模型， 通过合格的图片训练

搞一个巡线小车拖着水浸传感器跑 哈哈

考虑到之前有很多人说小米净水器会漏水，我就用小米摄像头对着小米净水器，每天看一下是否有漏水

一个会漏判就弄三个，三个角度不一样，编程一下三个视频角度归到一个坐标系里，三个里两个判断同一片区域有问题才告警。MAGI SYSTEM

为啥不用 AI ？ gemini 干这活太简单了啊。

隔段时间就喂张图给 gemini 。让它告诉你是否有漏水不就好了

水在 4 微米波长上有一个几乎 100%的吸收峰
所以理论上你可以搞个 3400nm 红外灯和对应的传感器。。。
但是家用相机一般改红外也只会改到 1000nm ，常规 cmos 没这么低的波段，得看看工业产品有没有。。。
（手动狗头

工程化的问题用工程化的思路去解决，增加水浸传感器快速解决
你们这是非得吊死在图像识别上面么？
搞个 ai 来训练？

用红外热成像仪扫一扫就知道漏不漏水了

加个土壤湿度传感器模块

前面有人说的挺对的，非要拿视觉检测就多摄像头，然后接一个图像识别模型比如 gemini 或者 qwen vl 之类的，定时检查喂一张截图/检测到图像变动就喂变动 n-1,n,n+1 几帧，然后三个里两个为真就是漏水

抖音 寓修侠 找找灵感和素材

摄像头放地面上 泡水不工作了就是漏水了

间接检测，放个水或者湿度高度敏感变色的类似纸质贴纸，用 camera 看 漏水不敏感，但看高敏变色试纸应该容易吧。

因为易漏水的体质，家里安装水管的时候，我都是沿着水管缠绕漏水检测绳，原理是绳子遇水后电阻会变化，在绳子末端处安装传感器就行

换多光谱或热红外传感器，人工弄一些漏水的场景稍微拍一些

不建议软件工程师解决硬件问题

@NoKey 没毛病

我们是用水浸传感器。

水浸传感器

楼上说得对
而且实在想训练可以先加水浸传感器，然后用水浸传感器做数据标注训练

请个保安远程监控
感觉比开发一套系统便宜

接类似 chatgpt 这类的大模型不就行了，图片传过去，让模型判断

想起来昨天在别的贴子里看到的 X-Y Problem ，今天就看到了一个合适的帖子：

1. 你认为用 X （视觉识别）是解决 Y （检测水管漏水）的一个可行解决方案
2. 所以你提问的问题是如何用 X 解决 Y
3. 但是实际上 X 可能并不适合 Y ， 所以问题更好地提问方法是直接问 Y 的解决方式（

用定焦摄像头

不能在地面装水浸传感器吗

把地面接电，漏电就是漏水了

之前看到 v 友有实现 监控那种滴水的漏水 原理忘记了 可以翻翻看

@momomoi #16 以我看了那么久抖音修漏水的经验来看，现在的解决方案是 1 、先用水表测漏发判断是冷水管漏水还是热水管，冷水管是用声波测漏，热水管使用热成像。

找个带温度信息的？

@PaulSamuelson #51 不如在地面放金属纳，着火了就是漏水了

在管道低位绑一个水浸检测不就完了，水总是往低处流的吧

淘宝上就有漏液检测绳加上控制器，几百块的东西，让你搞这么复杂

纯脑洞：双目镜头其中加一个偏振镜，偏振镜下反光消失了就是水

@someonesnone 妙啊

正常不是应该管道两端装流量计么

用显影剂

每个水管找 3 个大学生 3 班倒一直盯着

问题来了，漏的那点水的费用与开发和维护这样一套监控系统的费用 谁高谁低

想通过视觉模型解决，首先你异常集合太小，就算单个摄像头收集了比较多的异常图像，后面换视角换地方等还得扩充异常集合，还得重新训练。还不如楼上说的水浸检测，一劳永逸

你的数据集太少了，我们这边素材都有几万张，整体算法准确率很不错了

有专门解决这些问题的产品，叫做分布式光纤传感器，有测温（ DTS ）、测振（ DAS ）、测应变（ DSTS ）的分别，可连续监控数千米的管道或区域。

其原理是通过在光纤一端打入激光，通过瑞利散射等方式获取光纤内漫反射光，从而解调出光纤各点位的温度/振动/应变情况。

对应于水管漏水，会有明显的振动/温度变化，通过 DTS/DAS 即可精确知晓在哪个点位出现了问题，精度可在 10 米内。

大模型蒸馏+微调

以下是 llm 的回答方案。

核心思路：用简单的传感器直接检测水或其引发的环境变化。

主要替代方案：

接触式漏水传感器 (针对地面水)

漏水绳/线: 沿管道铺设，水一接触就报警。
优点: 便宜、准确。
缺点: 需要布线，只能检测线缆接触到的水。
点式传感器: 放在关键小区域，水淹就报警。
优点: 非常便宜，安装简单。
缺点: 检测范围小。
湿度传感器 (针对空气湿度变化)

原理: 检测漏水导致的局部空气湿度显著升高。
优点: 便宜，可覆盖一定空间。
缺点: 易受环境湿度和通风影响，响应可能较慢。
声音传感器 (针对喷水声/滴水声)

原理: 麦克风听管道漏水特有的声音。
优点: 可能便宜，可检测喷射。
缺点: 极易受环境噪音干扰，区分困难，误报可能高。
低成本组合建议：

主力: 在关键地面区域和管道下方使用 漏水绳/线。
辅助: 在一些封闭或重要空间顶部加装 湿度传感器。
可选尝试: 试验性使用 声音传感器，但对效果要有预期。
重要: 结合 定期人工巡检 作为补充。
一句话总结：用漏水绳测地面积水最靠谱且便宜，湿度计可辅助，声音检测要小心噪音。

雇两个大学生 守着

摄像头上机器人轨道来回动，图不就有了

再搭配个噪音传感器

如果非要用视觉方案的话，感觉你要从光学方面去考虑，楼上有兄弟讲到光谱的问题；

工业上大部分都是光源+相机+镜头的方案，光源的选择要光学工程师来定方案，属于比较专业的方向；

还有其他的各种标定，要经量减少视觉算法本身的压力

这边有个文章，可以参考一下，https://www.opticsjournal.net/Articles/OJ6620f97fb45e025e/Abstract

@ntedshen 厉害：用 Chatgpt 查了一下

2. 什么是“吸收峰”？
再说“吸收”。

不同的物质会“吸收”特定波长的光，就像你穿黑衣服在太阳底下特别热，是因为黑色吸收了大量阳光。

水这个物质，在某些波长的红外光下吸收得特别厉害。

在 3400nm 这个波长处，水的吸收几乎是 100%，意思是光几乎照不穿水。

这时的水就像“光的黑洞”，什么都吸掉了，这种“吸收强烈”的点就叫吸收峰。

3. 那你说的这句话是什么意思？
水在 4 微米（ 4000nm ）波长上有一个几乎 100% 的吸收峰
所以可以用 3400nm 红外灯和传感器

翻译成白话就是：

水在红外波段某些波长（比如 3400~4000nm ）的时候，对这种红外光吸收特别厉害。
如果你拿一个发出这种波长的红外灯，照到某个东西上，然后用传感器接收反射光，就可以看出有没有“水”。

@momomoi #2 搜水表测漏法

买个检测器，几十块钱放地上。摄像头检测不靠谱 下雨天打开行车记录仪看下 透明度 。

高频率用 DeepSeek VL 分析画面试试，可以用常态和当前状态的左右对比图

或者就是上小米的水浸传感器，成本低，也好联动

@oudioppa 其实我算错了=_=||。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
3400 是波数 3400cm-1 ，3 微米波长。。。
透射率 0 ，吸光系数 3
https://webbook.nist.gov/cgi/cbook.cgi?ID=C7732185&Type=IR-SPEC&Index=1

水浸卫士或者 找个多模态大模型

试试这个新工具

https://va.landing.ai

要不试试声波？滴水的话会有声音产生吧，通过声波的频率来断定是否有漏水现象。

@evan1 #10 这种方案就是传感器方案了,lz 看起来希望的是摄像头采集,然后深度学习模型学习这种方式, 目前来看可以采用 paddle 的目标识别,然后喂大量数据学习了

用事件相机，只捕捉场景中的变化点云，再用 AI 判断是否存在漏水的事件动作。
方向基本上是对口的，成本对不对口另说。

@Haku 假设漏水均在可见光范围内可见，完全遮挡的就没办法了

是机器人上的相机还是固定相机

这跟一般机房的动环漏水检测需求有啥不同？拉几条水浸传感线就搞定了。

用事件相机！

大炮打蚊子

视觉识别：把水染色，或者用纸等
模型识别：用声波等建模工具是不是可以，扫描建模水管看有没有洞

xy 问题哈哈

程序员解决问题 be like:

感觉需要训练，先人肉打一些标签？

小样本训练，这是个很大的问题。目前 sota 的方法是什么，要么是元学习，其实也需要大量不同任务的样本，要么是多模态的大语言模型。其他的不知道了。最好还是多增强数据搞出很多样本。

@qgymib 我们也在用这个，误报比较多，数据不好处理
最近我们也在用 yolo ，监测目标以及追踪，但是效果不是很理想，样本很重要。

主要思路：

1.开机拍摄一张图 A
2.持续与图 A 进行 diff ，如果差别大于 N ，发出警报

用算法排除一些特定的影响，比如光线的变化。

楼主有了好方案后，分享一下吧

@huangzhiyia 说实话，最后只能通过类似方案，不是开机拍摄一张图，是实时的对帧进行堆叠判断，找出不一样的地方，然后通过算法筛选判断