河北科技大学：科技“慧眼”守护临水安全 “锐瞳护水”打造无人机智能监测新方案

河北科技大学项目团队

2026年｜科技实践类媒体报道稿

图为“锐瞳护水”项目视觉展示

面对峡谷河道、临水村庄、山海交界等复杂水域中存在的监测盲区、发现滞后和定位困难等问题，河北科技大学项目团队研发“锐瞳护水”——临水区域异常目标智能监测系统，以无人机持续巡航、AI实时识别和GPS精准定位为核心，为基层水域安全提供轻量化、智能化的技术方案。项目计划书显示，该系统旨在将传统水域异常事件从发现到精准坐标推送的响应过程压缩至秒级，重点解决基层场景“发现难、定位难、响应慢”的现实痛点。

“锐瞳护水”并非简单地将无人机用于航拍，而是将无人机巡航、实时视频流传输、目标检测、智能研判和定位报警串联起来。系统可部署在普通笔记本电脑地面站，并与无人机设备连接，形成“巡航感知—视频回传与控制—目标识别—定位预警”的完整闭环。与依赖人工盯屏或固定摄像头的传统方式相比，系统更加适合河道曲折、岸线分散、地面交通不便的基层小微水域。

图为“锐瞳护水”系统技术架构

在核心算法方面，团队以RT-DETR-L为基础，引入高分辨率P2小目标检测分支和CBAM注意力机制，构建P2-CBAM-RT-DETR-L模型。P2特征分支能够保留更细致的纹理、边缘和位置信息，CBAM则进一步增强与目标相关的关键特征，从而提升复杂水面背景下小目标的检测能力。项目材料显示，该改进方案在水面目标检测任务上的mAP50达到71.2%，重点针对水面反光、波浪纹理和背景干扰造成的误检、漏检问题进行优化。

为了进一步提高报警结果的准确性，系统采用“快速检测+深度研判”的分层架构。前端检测模型负责快速发现人员、船只和漂浮物等潜在目标，在达到置信度阈值后，再由视觉语言大模型进行语义级复核，例如分析疑似落水人员是否存在挥手、挣扎或仰面漂浮等姿态，并结合连续多帧结果评定风险等级。高风险事件可触发弹窗、声光报警、自动变焦跟踪，并将GPS坐标推送至救援人员终端。

图为项目系统识别与监测相关界面/效果展示

在数据链路方面，项目依托无人机实时获取GPS坐标、海拔、速度、电量等遥测信息，并通过WebSocket上报后端；视频流采用1080p/30fps H.264编码，通过RTMP等方式进行传输，同时支持SRT作为弱网环境下的备选方案。后台平台将无人机位置、实时视频、AI报警和历史轨迹集中展示，形成“一张图”式的监测与处置界面。项目设定的后台性能指标包括GPS位置更新延迟不超过200毫秒、视频首屏开流时间不超过2秒，以及AI检测到报警后的总推送延迟不超过1.5秒。

图为无人机GPS、飞行状态等遥测数据上报示例

技术之外，项目团队更加关注技术如何真正落到基层。项目定位并非面向大型、复杂的水域监控工程，而是重点服务峡谷景区、临水村庄和山海交界地带等小微场景。系统采用软件授权与消费级无人机相结合的轻量化方式，减少对高性能服务器和复杂基础设施的依赖。项目计划书提出，标准版售价为1.98万元，村社团购版可低至0.98万元，并配套年度服务与场景定制服务，以降低基层使用门槛。

从“看得见”到“识得准”，再到“报得快、定位准”，河北科技大学项目团队正尝试以人工智能和低空技术重新构建基层水域安全监测逻辑。未来，随着算法持续优化、场景数据不断积累以及合作生态逐步完善，“锐瞳护水”有望进一步服务小微水域的常态化巡检和风险预警，为基层防灾减灾和应急管理提供更加便捷的科技支撑。