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我国流域面积100平方公里以上河流超5万条，河道排污口作为污染物入河的“最后一道关口”，其监管效能直接关系到水生态环境安全。据生态环境部2024年《水污染防治年报》显示，全国河道非法排污事件中，63%源于排污口监管盲区，传统监测模式暴露四大核心痛点：监测覆盖不足：依赖人工定期巡查（每月1-2次），偏远河段、夜间偷排漏检率超55%，无法捕捉“间歇性排放”“稀释排放”等隐蔽行为；识别精度有限：传统水质传感器仅监测单一指标，对“颜色异常”“泡沫漂浮物”“油污扩散”等视觉特征识别能力弱，误报率超38%；响应链条冗长：发现异常后需人工复核、逐级上报，预警信息传递至监管部门平均耗时2-4小时，错过“黄金处置期”。

燧机科技研发团队深耕水环境监测AI视觉领域6年，针对河道排污口“点位分散、环境复杂、干扰因素多”的特点，河道排污口排污监测系统实时监测河道排水口的排污情况，针对乱排乱放、非法排放、超标排放等行为进行7*24小时监测，一旦发现变自动告警，河道排污口排污识别监测系统将告警信息推送至监控中心，提醒相关工作人员，进行有效监管，有效提升企业污水排放监督管理工作。

基于改进版YOLOv13目标检测框架与时空注意力机制（STAM）算法，融合水质传感器数据、视频时序分析及地理信息系统排污口档案，经燧机科技实验室60万+排污场景标注样本训练。多特征精准识别：识别排放物颜色、泡沫面积、油膜厚度，实验室数据显示多特征识别准确率99.7%（置信度95%），误报率＜0.3%（传统单一传感器误报率约38%）；排放行为判别：通过STAM分析“管道压力波动→水流突变→污染物扩散”时序特征，区分“合法间歇排放”与“非法偷排”，某试点河道实测非法排放识别准确率99.3%。