一、前端感知：多维度采集水域及周边信息

 前端是系统的 “眼睛”，通过部署不同类型的感知设备，全面捕捉水域环境、人员动态及异常事件，确保无监测盲区

 人员靠近 / 入侵监测：主要针对岸边危险区域（如禁止游泳区、深水区边缘），常用设备包括：

 红外对射传感器：在岸边划定预警边界（如距水边 1-3 米），若人员穿越遮挡红外光束，立即触发初级预警；

 微波雷达传感器：不受光线、天气（雨、雾）影响，可精准识别移动目标（如行人、电动车）的位置与速度，当目标进入预设 “警戒圈”（如半径 5 米的水域范围），自动生成靠近信号；

 视频监控 + AI 识别：通过高清摄像头（支持夜视、广角）实时拍摄岸边画面，搭配人体识别算法（如 YOLO 目标检测模型），可区分 “行人”“儿童”“动物”，并判断是否存在危险动作（如攀爬护栏、试探下水），避免误报。

 落水事件精准监测：针对人员已坠入水中的紧急情况，需穿透水体或捕捉水面异常，常用技术包括：

 毫米波雷达（水下 / 水面型）：安装在水下固定支架（距水面 1-2 米深）或岸边高处，可检测水体中 “非水介质” 的移动（如人体躯干、四肢摆动），区别于水波、漂浮物（如树枝、垃圾），落水后 1-3 秒内即可识别；

 声呐传感器：通过发射声波并接收反射信号，分析水体密度变化 —— 人体落水后会形成 “高密度目标”，声呐可快速定位落水点（误差≤1 米），尤其适用于浑浊、低能见度水域；

 水面振动传感器：固定在岸边或浮标上，捕捉人员落水时产生的冲击振动（频率、振幅与自然水波不同），搭配滤波算法排除风浪干扰，确保落水信号不遗漏。

二、数据传输与智能分析：筛选有效信号，避免误报漏报

 前端采集的 “原始数据”（如传感器信号、视频画面）需经过处理与分析，才能转化为 “有效预警信息”，核心是通过 “硬件过滤 + 算法优化” 减少误报，确保预警精准。

 数据传输：实时、稳定无延迟：

 近距离（如小型池塘、小区景观池）常用无线传输（LoRa、ZigBee 技术），功耗低、抗干扰强，可将传感器数据直接发送至现场控制器；

 远距离（如大型水库、河流）需通过4G/5G / 光纤传输，将高清视频、雷达数据上传至云端或本地服务器，确保偏远水域信号不中断；

 关键数据（如落水信号）采用 “优先级传输”，优先占用带宽，确保 10 秒内送达分析端，避免延误。

 智能分析：区分 “危险” 与 “正常”：

 多设备数据融合：单一传感器易误报（如风吹动树枝触发红外对射），系统会结合多设备信号判断 —— 例如，只有 “视频识别到人体”+“雷达检测到目标进入警戒圈”+“无环境干扰信号（如大风）” 同时满足时，才触发 “靠近预警”；

 算法自学习优化：通过积累历史数据（如正常行人路过、动物靠近、真实落水案例），算法会不断调整识别参数（如人体移动速度阈值、落水振动频率范围），降低误报率（通常控制在每月≤3 次）；

 分级判断规则：根据危险程度划分预警等级，例如：“人员靠近岸边警戒区” 为一级预警（提示注意），“人员攀爬护栏 / 试探下水” 为二级预警（需现场提醒），“确认人员落水” 为三级预警（紧急救援），不同等级对应不同响应措施。