離岸流是海灘溺水事故的元兇之一，因其突發(fā)性強、隱蔽性高，傳統(tǒng)“先檢測、后預警”的被動監(jiān)測模式難以留出黃金救援窗口。針對這一問題，中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心研究海洋復雜動態(tài)環(huán)境下的感知與時空預測技術，提出基于未來幀感知的離岸流主動預測框架RipAlert，實現(xiàn)從“被動識別”到“主動預警”的跨越。

　　針對海浪動態(tài)變化快、早期特征微弱的挑戰(zhàn)，研究團隊設計區(qū)域敏感光流預測技術，將海面劃分為靜止、湍流及逆流區(qū)域，實現(xiàn)對未來3秒至5秒海岸動力學演變推演。科研人員同時首創(chuàng)內(nèi)容感知熵注意力模塊，通過計算局部信息熵動態(tài)聚焦高頻湍流區(qū)域，提升模型在復雜海況下捕捉微弱逆流征兆的靈敏度。RipAlert在RipVIS基準測試中取得優(yōu)于現(xiàn)有主流模型的SOTA性能表現(xiàn)。

　　該系統(tǒng)聯(lián)合中國科學院海洋研究所和嶗山實驗室，已完成初步輕量化移動端適配和應用。

　　相關研究成果被國際人工智能國際會議AAAI 2026錄用。研究工作得到國家重點研發(fā)計劃的支持。

RipAlert?框架結構示意圖