基于视频智能分析的河道监管系统设计与研究

为解决河道监管过程中存在的协同处置不同步、主动预警不智慧、统筹监管不及时、决策支撑不充分等问题,立足于重庆市江北区河道监管业务需求,提出河道监管系统建设的“一张网、一中心、一平台、 N应用”的河道监管系统架构体系,开展基于视频监控图像的AI分析算法研究,提出深度学习算法应用于河道监管的技术路线,并以垂钓行为识别模型为例开展实例研究。结果表明:基于改进FCN (全卷积神经网络)的垂钓行为识别算法误报率低于10%,能有效提升河道监管效率,强化水利、渔政、河长制等多方面的业务管理能力。河道监管系统可以充分发挥视频AI分析在河道监管过程中的优势,有效提高监管水平,研究成果可为河道监管相关部门提供参考。