基于光電一體化技術(shù)的智慧河道管控

盧秉彥 ，徐 剛 ，徐永樂 ，周曙屹 ，徐乙瑋

（1. 深圳深水水務(wù)咨詢有限公司，廣東 深圳 518000；2. 三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院，湖北 宜昌 443002）

0 引言

2018 年 11 月深圳市水務(wù)局發(fā)布《深圳市智慧水務(wù)一期工程項目建議書》，明確指出深圳市智慧水務(wù)一期市管水庫、河道、泵站等相關(guān)水利設(shè)施智慧水務(wù)的建設(shè)要求。在深圳智慧城市的大建設(shè)背景，以及河長制、治水提質(zhì)和海綿城市建設(shè)等治水策略的實施下，水務(wù)管理精細(xì)化、業(yè)務(wù)協(xié)同化不斷提高，對水務(wù)智慧化提出了更高的要求，智慧水務(wù)建設(shè)已刻不容緩。為規(guī)范河道管理，需要從人員、設(shè)施、涉水工程項目、流域水情工情等方面對河道進(jìn)行系統(tǒng)性管理，全方位監(jiān)控河道，同時對侵入河道等異常行為進(jìn)行捕捉并報警。

目前國內(nèi)相關(guān)學(xué)者采用光電協(xié)同技術(shù)在工礦安全、智慧城市應(yīng)用方面進(jìn)行了大量研究。侯志強(qiáng)等[1]提出同平臺上一種基于雷達(dá)與圖像信息融合的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相應(yīng)算法，利用距離信息引導(dǎo)圖像傳感器捕獲目標(biāo)，利用角度信息引導(dǎo)雷達(dá)跟蹤目標(biāo)。徐偉等[2]將基于視覺的行人特征信息與毫米波雷達(dá)檢測的行人特征信息進(jìn)行融合，得到行人目標(biāo)的新特征信息，通過采集道路環(huán)境的視頻和雷達(dá)數(shù)據(jù)對行人正確識別率進(jìn)行驗證。吳憲等[3]以單傳感器目標(biāo)跟蹤算法為基礎(chǔ)，利用毫米波雷達(dá)與單目攝像頭構(gòu)建集中式和分布式融合算法框架，融合后的結(jié)果更加接近激光雷達(dá)的檢測數(shù)據(jù)。蔡林峰等[4]提出融合雷達(dá)與視頻分析技術(shù)的智能橋梁防撞偏航預(yù)警系統(tǒng)的解決方案，對降低船舶偏航碰撞風(fēng)險、保障橋梁安全提供了合理有效的解決途徑。黃海[5]采用雷達(dá)、槍型攝像機(jī)、球機(jī)協(xié)同工作，實現(xiàn)從自身到較遠(yuǎn)距離的半圓形區(qū)域的全視角無盲區(qū)覆蓋，雷達(dá)與光電協(xié)同在機(jī)場周界安防技術(shù)上的應(yīng)用大大減輕了執(zhí)勤人員的工作強(qiáng)度。金立生等[6]提出一種基于毫米波雷達(dá)和機(jī)器視覺的前方車輛檢測方法，利用多傳感器融合數(shù)據(jù)，可以有效識別夜間前方車輛。這些研究對推動雷達(dá)聯(lián)合光電一體化技術(shù)的理論與工程實踐的發(fā)展起到了積極作用，但是目前光電協(xié)同技術(shù)特別是實現(xiàn)光電多數(shù)據(jù)源融合的安全管控方法，用于河道安全管控的應(yīng)用研究并不多見。

為此基于光電一體化技術(shù)，提出融合厘米波雷達(dá)和智能攝像頭的智慧河道管控系統(tǒng)（以下簡管控系統(tǒng)），采用行人軌跡跟蹤和預(yù)警算法對河道管控區(qū)域行人軌跡進(jìn)行實時跟蹤和預(yù)判預(yù)警，達(dá)到智慧河道管控目的。

1 基于光電一體化的智慧河道管控

雷達(dá)聯(lián)合視頻光電一體化技術(shù)，主要是指在智能視頻監(jiān)控分析的技術(shù)上，加入雷達(dá)協(xié)同監(jiān)控。采用視頻監(jiān)控設(shè)備可對圖像進(jìn)行信息采集，分析目標(biāo)類別及行為等，但視頻監(jiān)控存在監(jiān)控距離短，夜晚可視程度差，受天氣影響較大，不能量化監(jiān)控目標(biāo)的距離、速度、方位信息等缺陷。在雷達(dá)引導(dǎo)的光電一體化監(jiān)控系統(tǒng)中，雷達(dá)可同時檢測跟蹤到多個目標(biāo)，提供實時監(jiān)控目標(biāo)的距離、速度、方位數(shù)據(jù)，根據(jù)后臺控制算法發(fā)現(xiàn)和預(yù)判其中的合理監(jiān)控目標(biāo)并進(jìn)行連續(xù)跟蹤監(jiān)控，并引導(dǎo)攝像頭進(jìn)行抓拍。雷達(dá)聯(lián)合視頻光電一體化技術(shù)監(jiān)控，能充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，實時獲取監(jiān)控區(qū)域特定目標(biāo)的圖形和位置信息，并據(jù)此進(jìn)行行為分析及監(jiān)控。

采用雷達(dá)和高清攝像頭配合構(gòu)成智能跟蹤系統(tǒng)，用于河道管理區(qū)周界監(jiān)護(hù)，在禁止進(jìn)入的河道或翻越的河堤等重點管控區(qū)域，當(dāng)雷達(dá)傳感器探測到移動物體接近或進(jìn)入管控區(qū)域時，自動對物體進(jìn)行跟蹤，引導(dǎo)攝像頭采集視頻信息進(jìn)行智能化分析判斷。通過分類判斷為車輛或人員，通過人臉識別判斷為工作人員或非工作人員。若為非工作人員，賦予編號進(jìn)行重點跟蹤。雷達(dá)連續(xù)不斷地測量、跟蹤靠近警戒區(qū)域的目標(biāo)數(shù)據(jù)，控制中心采用卡爾曼濾波算法進(jìn)行軌跡跟蹤預(yù)測，當(dāng)控制中心判斷為越界等異常行為時自動報警并進(jìn)行視頻抓取和取證。

管控系統(tǒng)監(jiān)控流程圖如圖 1 所示。

圖 1 光電一體化技術(shù)監(jiān)控流程圖

1.1 運動目標(biāo)檢測與融合

管控系統(tǒng)通過視頻監(jiān)控系統(tǒng)與雷達(dá)信息自動同步聯(lián)動，融合 2 類設(shè)備的優(yōu)勢，實現(xiàn)雷達(dá)和光學(xué)探測數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)、整合：利用視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與模式識別處理，基于雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)定位和跟蹤，并將目標(biāo)按類別進(jìn)行準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)，基于時間和空間融合算法將同一目標(biāo)的所有傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行整合。

管控系統(tǒng)建立雷達(dá)、三維世界、攝像機(jī)、圖像和像素之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系，進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)的空間融合。雷達(dá)與視頻信號坐標(biāo)系均采用極坐標(biāo)，坐標(biāo)原點即傳感器安裝位置。三維世界坐標(biāo)系采用 GPS 測定坐標(biāo)，設(shè)雷達(dá)傳感器坐標(biāo)為（xr0，yr0，zr0），視頻攝像頭坐標(biāo)為（xv0，yv0，zv0）。管控系統(tǒng)的平面布置圖如圖 2 所示。

圖 2 光電一體化監(jiān)控設(shè)施平面布設(shè)圖

雷達(dá)對運動目標(biāo)的測速采用多普勒原理，根據(jù)以下公式計算運動目標(biāo)的多普勒頻移fd和徑向速度v的關(guān)系：

式中：c為電磁波傳播速度；f0為發(fā)射信號頻率；α為目標(biāo)移動方向和反射方向的夾角。

雷達(dá)對運動目標(biāo)測距采用線性的調(diào)制高頻信號，包括采用三角形和鋸齒波調(diào)制，基于數(shù)學(xué)公式的間接測量方法，頻譜測量目標(biāo)距離R為

式中：f0'為反射信號頻率；T為調(diào)制信號周期；?f為信號調(diào)制帶寬。

雷達(dá)對運動目標(biāo)測量角度采用多個天線接收回波信號間的相位差進(jìn)行測角，公式如下：

式中：φ為相位差；λ為雷達(dá)波長；ΔD為波程差；d為天線基線長度；θ為測量目標(biāo)方位角。

根據(jù)測量值θ，R，可以將雷達(dá)目標(biāo)角度θ、距離R的極坐標(biāo)換算為目標(biāo)平面坐標(biāo)（xr，yr）：

也可以將目標(biāo)平面坐標(biāo)反算為以視頻傳感器為原點的極坐標(biāo)（Rv，θv）：

式中：?d為視頻傳感器與雷達(dá)傳感器的間距。

將雷達(dá)測量運動目標(biāo)極坐標(biāo)點通過坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到攝像機(jī)對應(yīng)的極坐標(biāo)系下，實現(xiàn)多傳感器的空間同步。根據(jù)轉(zhuǎn)換關(guān)系，得到雷達(dá)坐標(biāo)系和攝像機(jī)坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，將空間上雷達(dá)檢測目標(biāo)匹配至視覺圖像。

雷達(dá)和視頻傳感器在時間上同步采集數(shù)據(jù)，實現(xiàn)時間的融合。為保證數(shù)據(jù)的可靠性，以雷達(dá)刷新時間為基準(zhǔn)，雷達(dá)每刷新 1 次數(shù)據(jù)，選取視頻采樣下一幀的數(shù)據(jù)，即完成共同采樣 1 幀雷達(dá)與視覺融合的數(shù)據(jù)，從而保證雷達(dá)數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)時間上的同步。

數(shù)據(jù)融合過程如下：

1）由雷達(dá)獲得管控區(qū)域運動目標(biāo)形心點的坐標(biāo)（xr，yr，zr），同時獲取物體的反射面積Ar，通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法換算為以視頻傳感器為原點的視頻極坐標(biāo)（Rv，θv），以物體反射面積乘以一定比例即可獲得物體在像素平面的投影，從而建立視頻畫面的搜索區(qū)域。

2）將雷達(dá)獲取的距離信息R發(fā)送給圖像傳感器的伺服系統(tǒng)作為引導(dǎo)信息，在視頻畫面的搜索區(qū)域識別捕捉到 1 幀符合標(biāo)準(zhǔn)（大小，姿勢）的圖像時，用基于靜態(tài)圖像的物體分類和人臉識別算法進(jìn)行識別。識別結(jié)果按照車輛、行人進(jìn)行分類，將行人進(jìn)一步識別為工作和非工作人員，識別結(jié)果返回到管控系統(tǒng)控制器，并賦予非工作人員唯一編號UID（用戶身份證明），雷達(dá)傳感器開始實時跟蹤和記錄 UID 對應(yīng)的行人軌跡。

由于天氣、光線等原因，如果視頻識別無法在搜索區(qū)域識別捕捉到合適的對象，則管控系統(tǒng)直接采用物體的反射面積Ar區(qū)分車輛或行人，Ar小于閾值則標(biāo)定為行人，管控系統(tǒng)對行人賦予唯一編號 UID，并開始實時跟蹤和記錄 UID 對應(yīng)的行人軌跡。

1.2 運動目標(biāo)軌跡跟蹤

管控系統(tǒng)利用雷達(dá)探測運動目標(biāo)距離、速度、角度等信息，估計目標(biāo)在下一時刻的位置和速度。注意到行人在短時間內(nèi)的運動是接近線性的，因此考慮使用卡爾曼濾波算法估計目標(biāo)的位置與速度。卡爾曼濾波算法僅利用當(dāng)前時刻的狀態(tài)觀測值和前一時刻的狀態(tài)估計值，就可得到當(dāng)前時刻的狀態(tài)估計值，并且能容納一定的噪聲，同時存儲空間較小且計算速度快。

1.2.1 運動目標(biāo)狀態(tài)和觀測方程

在跟蹤過程中定義k時刻的實測狀態(tài)變量為Xk= [xk，yk，x'k，y'k]，其中xk，yk和x'k，y'k分別是目標(biāo)k時刻在x和y方向上的坐標(biāo)和速度分量。管控系統(tǒng)需要利用目標(biāo)的位置和速度信息計算當(dāng)前時刻的狀態(tài)估計值，因此定義目標(biāo)的觀測變量為Zk= [px k，py k，px' k，py' k]，其中px k，py k分別是k時刻目標(biāo)在x和y方向上的坐標(biāo)分量，px' k，py' k是相應(yīng)的速度分量，直接由目標(biāo)相鄰時刻的測量值得到。

因為行人在管控區(qū)域內(nèi)的移動基本是直線運動，故可以假設(shè)行人在做變加速運動。假設(shè)相鄰時刻的時間間隔為t，建立狀態(tài)方程描述相鄰時刻狀態(tài)變量之間的關(guān)系，公式如下：

式中：wk-1為加速度，符合噪聲協(xié)方差矩陣為Q的正態(tài)分布，即wk-1～N(0，Q)。

觀測方程較為簡單，加入觀測噪聲，公式如下：

式中：vk-1為觀測噪聲誤差，服從協(xié)方差矩陣為R的正態(tài)分布，即vk-1～N(0，R)。

由式 (8) 和 (9) 可以得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A和觀測矩陣H，公式如下：

1.2.2 運動目標(biāo)軌跡跟蹤預(yù)測步驟

對目標(biāo)的運動模型建模后可得到狀態(tài)和觀測方程，根據(jù)卡爾曼濾波算法進(jìn)行遞歸計算，調(diào)整相關(guān)參數(shù)就能對狀態(tài)變量做出較準(zhǔn)確的估計。計算過程分為以下 2 個階段：

1）預(yù)測階段。預(yù)測的狀態(tài)變量的先驗估計公式為

預(yù)測的誤差協(xié)方差的先驗估計公式為

2）更新階段。計算的最優(yōu)卡爾曼增益為

更新出狀態(tài)變量的后驗估計為

更新出誤差協(xié)方差的后驗估計為

在跟蹤過程中，當(dāng)雷達(dá)探測出目標(biāo)的位置后就得到觀測值Zk，卡爾曼濾波器先根據(jù)式 (11) 和 (12)推算預(yù)測值，再結(jié)合觀測值利用式 (13)～(15) 進(jìn)行校正得到估計值。其中，控制變量B為空，Q和R是根據(jù)實際運動模型假定的常數(shù)矩陣，初始運動狀態(tài) [xk，yk，0，0] 和初始協(xié)方差矩陣P0也根據(jù)實際情況初始化。

建立卡爾曼濾波器后，具體跟蹤預(yù)測更新步驟如下：

1.3 軌跡跟蹤預(yù)警

將卡爾曼濾波結(jié)果反饋給中心控制程序作為下一時刻的初始狀態(tài)連續(xù)進(jìn)行跟蹤，并將雷達(dá)跟蹤目標(biāo)運動軌跡轉(zhuǎn)換為平面坐標(biāo)在監(jiān)控中心衛(wèi)星地圖上實時顯示出來。

預(yù)先設(shè)置河道管控報警區(qū)域為多邊形區(qū)域，若根據(jù)運動目標(biāo)平面坐標(biāo)預(yù)判行人侵入或已經(jīng)侵入管控報警區(qū)域，管控系統(tǒng)自動彈出報警信息或以短信等形式發(fā)出報警，工作人員進(jìn)一步處理報警消息。

可根據(jù)圖 3 所示光電一體化監(jiān)控警戒區(qū)域圖，判斷監(jiān)控運動目標(biāo)軌跡是否在河道管控警戒區(qū)域范圍內(nèi)，多邊形ABCD代表河道警戒區(qū)域，虛曲線段P代表目標(biāo)質(zhì)心的運動軌跡，其中P={P1，P2，…，PN}，PN代表運動目標(biāo)質(zhì)心實際的位置。判斷運動目標(biāo)質(zhì)心PN是否在管控報警區(qū)域的多邊形內(nèi)部采用PNPoly 算法[7]，判斷 1 個點是否在多邊形的內(nèi)部，則從該點引 1 條射線：如果射線與多邊形的邊的交點是奇數(shù)，那么該點在多邊形的內(nèi)部；如果交點是偶數(shù)，那么該點在多邊形的外面。

圖 3 光電一體化監(jiān)控警戒區(qū)域圖

若管控系統(tǒng)判斷有行人將進(jìn)入或已進(jìn)入管控區(qū)域，則管控系統(tǒng)將通過短信報警，并將行人軌跡標(biāo)識在監(jiān)控中心大屏。同時將濾波結(jié)果中的距離信息傳送給圖像傳感器的伺服系統(tǒng)作為引導(dǎo)信息，協(xié)調(diào)中心驅(qū)使遠(yuǎn)距離光電轉(zhuǎn)臺進(jìn)行連續(xù)跟蹤拍攝，同時管控系統(tǒng)將調(diào)動攝像頭進(jìn)行抓拍取證。

2 基于光電一體化的管控系統(tǒng)應(yīng)用

梧桐山河發(fā)源于深圳市羅湖區(qū)梧桐山北麓，流經(jīng)橫瀝口、坑背等 7 個村落后注入深圳水庫，沿線4 條支流匯入梧桐山河，全流域?qū)贃|深供水水系，為飲用水源保護(hù)區(qū)。河道上游建有橫瀝口水庫，屬小 (2) 型水庫。河道防洪標(biāo)準(zhǔn)為 50 年一遇，河道水質(zhì)為 2 類，是一條融景觀性、功能性、生態(tài)理念于一體的河域生態(tài)景觀帶。

為實現(xiàn)水務(wù)設(shè)施精細(xì)化管理目標(biāo)，以梧桐山河為試點，采用雷達(dá)聯(lián)合視頻光電一體化技術(shù)的監(jiān)控方式，建立管控系統(tǒng)，對河道及周邊河道管控區(qū)域情況進(jìn)行精細(xì)化管控。

2.1 管控系統(tǒng)構(gòu)成

管控系統(tǒng)由雷達(dá)、智能攝像頭設(shè)備和中心控制站構(gòu)成，結(jié)構(gòu)如圖 4 所示。管控系統(tǒng)以雷達(dá)、智能攝像頭等多元信息感知傳感器為基礎(chǔ)，利用網(wǎng)絡(luò)通信、信息處理和數(shù)據(jù)融合等技術(shù)，對河道運動目標(biāo)進(jìn)行聯(lián)合探測感知，實現(xiàn)對人員等目標(biāo)的全天候?qū)崟r跟蹤監(jiān)控。

圖 4 光電一體化監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)圖

2.1.1 雷達(dá)

采用的雷達(dá)為 ISYS-3106 型厘米波雷達(dá)，采用24 GHz 運動探測器，作用距離為 300 m，雷達(dá)散射截面積（RCS）為 0.75 m2，輻射角量程為 72.5°，雷達(dá)探測距離可人工設(shè)置，探測徑向速度為 0.25～140.00 km/h，防護(hù)等級為 IP67。雷達(dá)可以全天候24 h 工作，不受天氣影響，可以大角度甚至 360° 方位監(jiān)測，能同時識別和監(jiān)測同一場景內(nèi)多個目標(biāo)的不同行為。

2.1.2 智能攝像頭

智能攝像頭水平旋轉(zhuǎn)角量程為 360°，垂直旋轉(zhuǎn)角量程為 90°。支持高清圖像的前端采集、編碼傳輸、錄像儲存、解碼回放等操作，實現(xiàn)高清監(jiān)控；能夠保存一定時間內(nèi)的錄像，方便查詢和取證；可為用戶遠(yuǎn)程監(jiān)控，發(fā)出指令，調(diào)整攝像頭焦距等。智能攝像頭提供 Web Service 及 http 接口，便于與監(jiān)控系統(tǒng)集成。

2.1.3 中心控制站

中心控制站是集指揮中心、視頻流媒體服務(wù)、大屏展示系統(tǒng)為一體的綜合指揮中心，由以下 3 個部分組成：1）監(jiān)控大屏。根據(jù)用戶需要在監(jiān)控大屏顯示各種動態(tài)監(jiān)控信息。2）雷達(dá)控制終端。對傳輸?shù)睦走_(dá)信息進(jìn)行后臺分析、信號輸出等操作。3）視頻云臺。對于視頻采集器采集的視頻信息做進(jìn)一步處理、輸出。雷達(dá)與高清攝像頭配合，在雷達(dá)發(fā)現(xiàn)運動目標(biāo)時，管控系統(tǒng)通過調(diào)用前端攝像頭采集的視頻進(jìn)行智能化分析，實現(xiàn)人臉識別和行為分析等功能，自動對異常行為和事件進(jìn)行數(shù)據(jù)采集分類并聯(lián)動報警，同時后臺可以實時看到分析數(shù)據(jù)和視頻錄像，在事后可以通過事件檢索進(jìn)行提取和取證。

2.2 管控系統(tǒng)應(yīng)用效果

控制中心預(yù)先設(shè)置河道警戒區(qū)，整體監(jiān)控流程如圖 5 所示，當(dāng)有運動目標(biāo)進(jìn)入提前設(shè)置的雷達(dá)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)時，雷達(dá)在監(jiān)控范圍內(nèi)進(jìn)行運動目標(biāo)檢測，圖中帶編號的圓點代表監(jiān)控到的運動目標(biāo)。當(dāng)檢測到有運動目標(biāo)接近警戒區(qū)域時，雷達(dá)將其運動目標(biāo)坐標(biāo)通過控制中心程序發(fā)送到攝像機(jī)控制云臺，引導(dǎo)攝像機(jī)鎖定運動目標(biāo)所在區(qū)域，再通過視頻智能分析運動目標(biāo)類型。視頻分析結(jié)果為非工作人員，雷達(dá)根據(jù)分析結(jié)果予以編號并持續(xù)跟蹤目標(biāo)。管控系統(tǒng)利用雷達(dá)和圖像融合后的濾波，通過當(dāng)前時刻目標(biāo)信息可以預(yù)測下一時刻目標(biāo)的位置、方向速度等，由此判斷目標(biāo)運動趨勢，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)進(jìn)入警戒區(qū)域內(nèi)，進(jìn)行視頻抓拍和聯(lián)動報警，報警信息在大屏管控終端顯示，工作人員可以根據(jù)報警情況采取應(yīng)對措施。

圖 5 雷達(dá)監(jiān)控運動目標(biāo)流程圖

控制中心程序采用卡爾曼濾波算法進(jìn)行連續(xù)更新和預(yù)測行人軌跡，以 2019 年 10 月 25 日監(jiān)控的一段典型行人軌跡數(shù)據(jù)為例，管控系統(tǒng)每秒更新連續(xù)軌跡跟蹤數(shù)據(jù)，根據(jù)雷達(dá)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)繪制的觀測軌跡線和經(jīng)卡爾曼濾波計算后數(shù)據(jù)繪制的濾波軌跡線如圖 6 所示，經(jīng)比較可知濾波后行人軌跡更加平滑平穩(wěn)，符合行人運動規(guī)律?？柭鼮V波計算前后軌跡誤差對比如圖 7 所示，有效降低了行人位置數(shù)據(jù)的不確定性，可以預(yù)測下一時刻行人位置，為預(yù)警提供更加準(zhǔn)確的依據(jù)。

目前基于光電一體化的管控系統(tǒng)已經(jīng)在深圳梧桐山河流域管控中投入實際應(yīng)用，可 7×24 h 實時監(jiān)控設(shè)定管控區(qū)域人員異動并進(jìn)行聯(lián)動報警。在實際運行中，管控系統(tǒng)可有效實現(xiàn)全天候、全氣象條件下的河道管控，結(jié)合實時報警和河道管控人員的勸阻，可避免行人在河道管控區(qū)域違規(guī)行為的發(fā)生。

圖 6 光電一體化監(jiān)控運動目標(biāo)軌跡圖

圖 7 卡爾曼濾波計算前后軌跡誤差對比圖

3 結(jié)語

將雷達(dá)聯(lián)合視頻光電一體化技術(shù)應(yīng)用在河道管控中，提高了河道管控信息化水平，實現(xiàn)了全方位實時在線監(jiān)控、預(yù)警等任務(wù)，可為流域河道管理人員提供有力的監(jiān)控手段，減少監(jiān)控工作強(qiáng)度，對做好水源保護(hù)和安全防護(hù)等工作均有著十分重要的意義。

在實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，目前基于雷達(dá)聯(lián)合視頻的光電一體化技術(shù)還存在角分辨力不高，人群密集情況下個體目標(biāo)分辨效果不佳的問題，后期將對這一問題嘗試采用激光雷達(dá)等其他技術(shù)手段解決。

展望未來，雷達(dá)聯(lián)合視頻光電一體化技術(shù)在智慧水利領(lǐng)域還具有更多的應(yīng)用，如水利設(shè)備監(jiān)控、堤防或岸坡穩(wěn)定監(jiān)控預(yù)警、水環(huán)境污染監(jiān)控等。