一、 前端感知技术：多模态融合，消除全场景监测盲区

 前端感知层摆脱单一摄像头依赖，升级为 “视觉 + 雷达 + 水下传感” 的多维度协同监测体系，适配雨雾、夜间、遮挡、深水等复杂场景。

 双光 + 毫米波雷达复合监测

 采用 4K 超高清可见光摄像头搭配热成像 / 红外补光模组，即使在夜间逆光、水面反光环境下，也能清晰捕捉 2 米水下的人体轮廓，人体识别准确率达 98.5% 以上。同时搭载 77GHz 毫米波雷达，可穿透树叶、围栏、雨雾等障碍物，不受天气和环境遮挡影响，定位误差控制在 5 厘米内，实现全天候无间断监测。两者数据交叉验证，有效过滤水波、飞鸟、漂浮物等干扰源，大幅降低误报概率。

 水下与边界传感联动强化

 针对泳池、深水水库等场景，部署水下声呐探测器和红外探测器，精准捕捉水下异动，弥补水面视觉监测的盲区，避免人员落水后未被及时发现的风险。在水域边界布设智能电子围栏、红外对射装置，可精准划定危险区域，一旦有人翻越或靠近边界，立即触发预警，从源头防范人员进入危险水域。

 无市电区域自主续航方案

 采用 “太阳能板 + 大容量锂电池 + 低功耗设备” 的组合，搭配 4G/5G/LoRa 无线传输技术，彻底摆脱对市电和有线网络的依赖，续航时间可达 7-15 天，完美适配野外池塘、乡村水渠、偏远水库等无供电覆盖的场景。

二、 AI 智能算法：精准建模，实现 “零误报” 级危险识别

 算法模型从通用目标检测升级为溺水行为专用模型，通过样本深耕、动态适配和边缘计算，实现识别准确率与响应速度的双重突破。

 多算法协同与溺水行为精准建模

 融合 YOLO 快速目标检测、Faster R-CNN 复杂环境识别、行为轨迹分析三大算法，针对溺水过程中的典型特征 —— 如手臂高频拍打（≥3 次 / 秒）、头部持续浸水（≥5 秒）、身体反复浮沉、静止漂浮等 9 类行为进行专项建模。基于 200 万 + 真实溺水案例样本训练，典型溺水行为识别准确率提升至 99.1% 以上，实验室环境下误报率可控制在 0.4%-2%。

 动态阈值与场景自适应调整

 算法可自动区分监测对象与场景，针对儿童群体，对 “静止不动”“靠近水边徘徊” 等行为的敏感度提升 30%；针对泳池场景，能精准区分正常潜水练习与溺水挣扎；针对野外水域，则强化对 “涉水逗留”“翻越围栏” 等行为的识别。同时设置连续 3 秒异常行为确认机制，过滤嬉戏、泼水等正常动作，误报率较传统通用算法降低 50%。