天波多年来致力于
为客户提供一站式AI硬件解决方案
一、传统防溺水管理的痛点问题
防溺水已成为青少年安全教育的重要组成部分，也是社会各界共同承担的安全管理责任，尤其是暑假期间，更是溺水事故的易发、高发时段。
目前传统的防溺水预防和管理方法，主要依靠日常宣传演讲和人工巡逻进行危险提醒，在实际应用中存在诸多亟待解决的问题：
- 缺乏有效的安全预警设施：人员接近水域危险区域时，无针对性的警示和智能化监控措施；
- 人员管控困难：水域具备开放性特征，水岸线长、活动面积广，难以对人员的危险行为进行有效管控；
- 管理手段滞后：现有防护设备简单原始，无法精准识别、定位溺水紧急情况，事故处理效率低下。
二、天波 AI 防溺水智能硬件定制方案
（一）方案核心设计理念
为提升溺水风险的预警能力，完善水域安全防护设施与巡检工作，实现潜在危险的及时发现与处置，天波依托人工智能技术，研发专属防溺水算法，通过智能化手段对水域进行全时段智能监管和风险预警，从技术层面筑牢生命安全防线。
（二）方案整体实现逻辑
天波 Ai 防溺水解决方案，充分发挥人工智能技术优势，搭建一套先进的 AI 视频监控系统。通过在河道两岸关键位置，标准化安装 AI 智能监控摄像头、声光告警装置和边缘计算盒子等硬件设备，实现对水域区域动态变化和人员行为的7×24 小时实时监测。
系统融合人车识别、人脸识别、行为识别、区域警戒等多种 AI 算法，将前端监控画面同步传输至后台指挥中心，工作人员可实时查看监测水域周边人员动态、水面险情；当检测到安全风险时，系统通过喇叭自动喊话、声光告警的方式，及时阻止人员的危险行为，实现风险的前端快速干预。
（三）系统整体架构设计
天波 AI 防溺水系统采用前端硬件采集 + 后端平台管理的分布式架构设计，软硬件协同实现水域智能监管，具体组成如下：
- 前端设备：智能人脸摄像机 V61、边缘网关 / 边缘计算盒子（可选配）、广播音柱、供电设备；
- 后端设备：人脸识别服务器、综合管理平台、视频监控平台、流媒体服务器、存储服务器。
三、AI 防溺水解决方案核心功能
天波 AI 防溺水解决方案通过软硬件的深度融合，实现水域危险行为的精准识别、快速预警、联动处置，三大核心功能如下：
（一）行为识别分析，划定智能警戒线
针对监控覆盖的河边危险区域，可在监控画面中自定义划定电子警戒线；当检测到学生、儿童等人员靠近河边警戒线时，系统将立即触发警戒线报警规则，实现危险行为的第一时间识别。
（二）智能预警和警示，多端同步提醒
当人员进入预设的告警区域后，系统将触发多级智能预警：
- 现场警示：自动播放预先设置的语音报警提示，提醒人员远离危险区域；
- 平台提醒：后台管理平台实时接收报警信号，提醒工作人员及时关注前方河边情况，并支持远程喊话干预；
- 移动查看：报警信息同步推送至管理人员移动端，支持手机端实时查看现场视频，实现移动化监管。
（三）报警联动，全场景声光提醒
当人员靠近警戒区域触发报警规则后，后台管理平台将启动弹窗 + 语音双重报警，同时通过语音引擎实时播报报警信息，监控中心现场进行声光闪烁提醒，确保工作人员第一时间发现、处置险情，形成报警联动的闭环管理。
四、方案核心优势与场景延伸
（一）方案核心优势
天波 AI 防溺水系统通过智能化技术手段，实现了水域危险的精准监测和高效管理，有效降低溺水事故的发生率，相比传统防溺水手段，核心优势体现在：
- 升级防护体系：在传统的 “人防 + 物防” 基础上，增加 “智防” 技术防线，实现三重防护；
- 全时段监控：依托视频智能分析算法，实现 24 小时全天候视频监控和风险预警，解决人工巡逻的时空盲区；
- 高智能化：基于边缘 AI 视觉技术，可精准识别人员靠近危险水域等行为，对监控视频画面进行智能分析、汇聚融合，实时反馈速度快，智能化程度高；
- 广域覆盖：可广泛应用于江河、湖泊、水库等各类户外危险水域，适配不同水域的监管需求。
（二）技术场景延伸
除专属的防溺水解决方案外，广东天波基于成熟的视频智能分析算法，内置 30 多种行为分析算法，可实现各类场景下的人员、物品行为分析：通过对视频流进行智能解析，提取人员、物品的属性及行为特征并进行标签化分析，对各类异常行为及时告警，提前预防潜在安全风险。
该技术体系已实现多场景落地，广泛适用于智慧社区、智慧园区、智慧校园、智慧市政等领域，为各场景的智能化安全管理提供技术支撑。
通过智能防溺水系统实现了精准的监测和管理，从而溺水事故的发生率。它在传统的“人防+物防”基础上增加了一道“智防”的智能技术防线。通过使用视频智能分析算法，我们可以实现24小时全天候的视频监控和风险预警，实时监控江河、湖泊、水库等危险区域，提高了预防溺水的管理效率。天波防溺水AI方案基于边缘AI视觉技术，可以识别人员靠近危险水域等行为，对监测的视频画面进行智能分析和汇聚融合，实时反馈快速，具有较高的智能化程度。
