在制造业与物流行业智能化转型加速的当下，安全生产与高效运营成为企业关注的重点。尤其在涉及水域作业的场景中，如港口物流、河道巡检、仓储园区等，人员靠近水域作业时的安全隐患日益突出。传统的安全监控方式依赖人工巡查和固定摄像头，不仅效率低，且难以实现全天候、全区域覆盖。此外，随着智能安防意识的提升，企业对“视觉AI”、“AI行为识别”、“智能预警”等技术的需求日益增长。如何通过科技手段实现对水域周边异常行为的实时监测与预警，成为当前工业智能化升级的重要课题之一。
针对水域作业场景中的安全风险，无人机结合视觉AI的智能巡检系统提供了一种全新的解决方案。通过部署搭载AI算法的无人机，可实现对水面及周边区域的动态监控。系统能够自动识别人员靠近水域、捕鱼、落水等异常行为，并在第一时间发出预警，通知管理人员进行干预。这种“AI+无人机+边缘计算”的模式，不仅提升了监控效率，还大大降低了人力成本。同时，无人机具备灵活机动、覆盖范围广的特点，尤其适用于河道、湖泊、港口等复杂地形区域，为制造与物流企业构建了一道智能化的安全防线。
然而，要在无人机平台上实现高效准确的捕鱼预警，并非易事。首先，水域环境复杂多变，光照、天气、水面反光等因素会对图像质量造成干扰，影响AI识别的准确性。其次，捕鱼行为本身具有多样性与隐蔽性，如使用网具、钓竿或夜间作业等，这对算法的泛化能力提出了更高要求。此外，无人机在移动过程中拍摄的画面存在抖动、视角变化等问题，增加了行为识别的难度。因此，开发一套能够在动态环境中稳定运行、具备高精度识别能力的AI模型，成为该应用落地的关键挑战。
面对这些技术难题，共达地基于AutoML技术打造了一套高效的AI算法开发平台，助力企业快速构建适用于水域场景的智能识别模型。AutoML技术能够自动完成数据标注、特征提取、模型训练与优化等流程，大幅缩短算法开发周期。同时，平台支持对多模态数据进行融合分析，提升模型在复杂环境下的鲁棒性。借助AutoML能力，企业可根据实际场景需求，灵活训练针对不同水域、不同行为模式的专属模型，实现更高精度的捕鱼预警。此外，平台还支持模型轻量化部署，确保算法可在无人机端高效运行，满足低延迟、低功耗的边缘计算需求。这一技术路径不仅体现了AI在工业场景中的务实应用，也为制造与物流行业的智能化安全防控提供了坚实支撑。
在未来，随着视觉AI、行为识别、边缘计算等技术的持续演进，无人机在水域安全管理中的应用将更加广泛。而基于AutoML的灵活算法开发能力，将成为推动这一趋势的关键引擎。
