一、保障系统稳定性：从硬件到环境的全链路防护

 稳定性需覆盖设备运行、数据处理、环境适应三个层面，避免单一环节故障导致系统失效。

 前端设备的高可靠性设计

 选用工业级硬件，摄像头、雷达等设备需满足 IP66 及以上防水等级，核心部件（如镜头、传感器）做防腐蚀处理，适应水域潮湿环境。

 采用宽温设计的设备，工作温度范围覆盖 - 30℃至 60℃，应对北方冬季结冰、南方夏季高温等极端天气。

 关键设备（如主摄像头、雷达）配置双电源备份（市电 + 太阳能），避免断电导致监测中断，尤其适用于偏远水库、山区河道等供电不稳定区域。

 传输链路的冗余与抗干扰

 优先采用 光纤传输 作为主链路，光纤抗电磁干扰能力强、带宽稳定，适合远距离（如超过 1 公里）的水域数据传输。

 以 4G/5G 无线网络作为备用链路，当光纤因故障（如被洪水冲断）中断时，系统自动切换至无线传输，保障数据不中断。

 在信号复杂区域（如多树木遮挡、高楼环绕的河道），加装信号放大器或中继器，减少传输丢包率，确保数据传输成功率≥99.9%。

 后端平台的稳定运行保障

 采用云服务器与本地服务器双备份架构，本地服务器负责实时数据处理，云服务器存储历史数据并在本地服务器故障时接管核心预警功能。

 对后端系统进行 7x24 小时巡检，通过自动化运维工具监测 CPU 使用率、内存占用、网络带宽等指标，当出现异常（如负载过高）时自动告警并触发资源扩容。

二、降低系统延迟：从数据处理到预警响应的效率优化

 低延迟需聚焦 “数据采集 - 分析 - 预警 - 处置” 全流程，将端到端延迟控制在 10 秒以内，为救援争取时间。

 前端数据采集与预处理优化

 前端设备采用 边缘计算技术，在摄像头、雷达本地完成初步数据筛选（如过滤掉树木晃动、鸟类飞过等无效目标），仅将疑似危险行为的图像或数据传输至后端，减少传输数据量。

 调整设备采样频率，对 “人员靠近岸边” 等非紧急场景采用较低采样率（如 15 帧 / 秒），对 “水中挣扎” 等紧急场景自动提升至最高采样率（如 30 帧 / 秒），平衡效率与精度。

 AI 算法的轻量化与并行计算

 采用轻量化 AI 模型，在保证识别准确率（≥95%）的前提下，简化算法复杂度，降低后端平台的计算压力，使危险行为识别时间从常规的 3-5 秒缩短至 1-2 秒。

 利用 GPU 集群或分布式计算架构，将多区域的监测数据分配到不同计算节点并行处理，避免单节点过载导致的分析延迟。