離岸流是海灘安全的重大隱患，台灣有30處海岸經衛星拍攝到離岸流。其發生時間和地點不定，且會迅速將人帶離岸邊，最遠約100公尺。民眾常因掙扎而體力不支，導致溺斃。為減少此類事故，本研究開發了一套離岸流偵測預警系統，構建出準確度超過95%的辨識模型。 因台灣無離岸流圖庫，本研究除國外圖庫，也加入台灣GoOcean等平台的即時影像，以貼合台灣實際狀況。經影像前處理後，共約四萬張圖片和五十部影片用於訓練YOLO v8模型。當偵測到離岸流，即時透過Discord發送警報至救難中心。我們也加入人形辨識功能，若系統同時偵測到人與離岸流，則加強警戒等級，從而提升救援效率。 完成離岸流辨識系統後，我們著手開發預警功能。將辨識模型應用於各地監視器，蒐集更多離岸流資料，再先後使用YOLO v8和Transformer提取生成特徵，進行訓練，其準確度達99%，將持續優化預警功能。