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寒假期间，大连工业大学艺术与信息工程学院学生依托计算机科学与技术、环境工程等跨学科优势，构建了“清河之眼”研发团队。学生通过无人机技术实验室与环境监测平台，支撑物化双模技术从实验室到场景的转化，响应《河湖库一体化监测感知体系建设三年行动方案》。
在智慧水利建设加速推进的当下，工大艺信“清河之眼”研发团队凭借“碧水云巡映日智翼双模筑安”项目，以物化双模技术突破实现河道污水检测范式革新。在水利行业智能化转型浪潮中，无人机技术已成为提升巡检效率、保障水域安全的核心引擎。作为项目技术负责人，任梓鸣主导了物化双模技术架构设计，通过“政策-技术-应用”三维协同驱动，无人机在水利工程安全监测、河湖生态巡查等领域实现规模化落地，构建起智慧巡检体系。
图1无人机搭载物化双模传感器进行巡检
政策引领：顶层设计激活应用潜能
为扎实推进数字孪生水利建设，应用卫星遥感、视频监控、无人机、北斗等技术强化河湖库水域岸线空间管控，水利部近日印发《河湖库一体化监测感知体系建设三年行动方案(2025—2027年)》。地方层面，如吉林省“清河行动”专项政策，要求县级以上河湖长单位配备无人机巡检设备。政策驱动下，全国已有28个省份建立无人机巡检常态化机制，年巡检里程突破500万公里。
图2水利部：到2027年基本构建河湖库一体化监测感知网
技术创新：双模融合突破检测瓶颈
物理层
本项目在物理视觉层面采用3x3卷积路径设计，如同给无人机装上‘智能瞳孔’，在复杂河岸背景下精准锁定0.5米级排污口，有效捕捉管道边缘、接口等细微结构特征，确保在复杂背景下精准定位被遮挡管道。
此外，空间注意力机制构建全局视角，通过分析图像中异常区域与潜在目标的关联性，抑制孤立无意义反光区域，减少误报。该技术使无人机在河道巡检中实现从“看见”到“理解”的跨越，提升污染溯源效率。
图3集成EMA注意力机制模块改善水面环境干扰场景
本项目运用智能溯源与无人机协同路径规划算法，确保执行体能够安全、高效地抵达目标。接收到无人机根据规划的最优路径自主飞抵目标点上空，进行多角度、近距离的高清拍照与视频录制，完成证据。
在关键点位，系统可指令无人机引导地面执法人员抵达现场，或由预先布设的地面微型监测站对污染区域进行连续、定点水质监测，形成立体化验证网络。根据系统提供的全方位证据链进行现场处置，并通过移动端将处置过程与结果实时反馈至平台。获取确凿的现场证据与完整的处置反馈信息。
图4基于POMDP的智能协同搜索与路径规划作为系统的引擎
化学层
在化学层面，热红外与多光谱数据在感知污染时具备天然的互补性与验证性，二者协同可构建出对污染事件的立体化认知。
图5污染源热红外线
通过探测污水自身发射的热辐射能量和河水产生的能量差，生成河水温度分布图。排污口排放的污水因其与河道水体的温差，会形成独特的“热异常区”。由于污水通常是工业废水，温度通常高于河水，并且不受可见光影响，具备全天候工作能力，尤其擅长在夜间发现偷排行为和定位隐藏于水体表层以下的温差异常。
图6整体河道污染源采集
在任梓鸣带领下，团队计划2026年年底集成AI算法实现污染源自动追踪，拓展至城市黑臭水体、农村面源污染场景。此次技术突破不仅提升了无人机河道巡检的精准度与效率，更以“物化双模”技术架构为智慧水利建设提供核心支撑，展现科技创新在生态文明建设中的关键作用，推动“美丽中国”建设进程。