一种防溺水安全监测系统的制作方法

1.本发明涉及安全监测技术领域，特别是一种防溺水安全监测系统。


背景技术：

2.根据国家体育总局在2005年《第五次全国体育场地普查数据公报》统计，“我国各系统、各行业、各种所有制形式（不含港澳台地区）共有各类体育场地850080个，其中，全国游泳场馆21万多个”。由于我国对外开放的公共人工游泳池、海滩、河流、湖泊水域面积大、数量多、水域复杂、水文多变、安全措施不到位、水上水下监控存在盲区和死角、救生意识淡漠等原因，造成溺水死亡事故频繁发生。溺水死亡事故的发生，造成了经济赔付、法律责任和社会影响。
3.目前的ai人工智能只能对在监测范围内可能会发生的溺水行为进行监测，另外，系统对即将发生的行为进行预警后，安全管理人员到现场需要一定时间，这个时间差内的发生的溺水行为是救助盲点。


技术实现要素：

4.为了解决现有技术中溺水预警不及时的技术问题，本发明提出的防溺水安全监测系统包括布置于高危水域区域的现场单元和云平台，所述现场单元和所述云平台通过无线方式进行通讯连接；所述现场单元包括固定于立柱上的图像采集装置、现场报警装置，以及太阳能板，所述太阳能板分别供电至所述图像采集装置和所述现场报警装置，所述图像采集装置和所述现场报警装置均具备无线通讯功能，所述云平台通过无线方式与所述图像采集装置、所述现场报警装置通讯连接，所述图像采集装置采集高危水域区域的图像并上传至所述云平台，所述云平台基于所述图像采集装置采集的图像进行人脸识别判断和溺水识别判断，并基于图像识别判断结果，生成报警信号传输至所述现场报警装置，所述现场报警装置收到报警信号后执行声光报警动作。
5.优选的，所述图像采集装置包括ai摄像头，所述现场报警装置采用声光报警器。
6.优选的，人脸识别判断的过程为：s11、接收来自图像采集装置的原始图像，采用人脸识别算法对原始图像进行识别，判断原始图像中是否存在人脸区域，若存在人脸区域，则进入s2，否则，结束人脸识别；s12、获取人脸区域的图像，通过第二肤色模型对人脸图像进行处理，确定人脸图像的第二基本轮廓；s13、通过轮廓模型对人脸图像进行处理，确定人脸图像的第一基本轮廓；s14、通过第一肤色模型对第一基本轮廓和第二基本轮廓进行处理，获得人脸图像的识别结果。
7.优选的，在所述s12中，通过ycbcr模型对人脸图像进行处理，以确定人脸图像的第二基本轮廓。
8.优选的，在所述s13中，采用sobel算子对人脸图像进行处理，确定人脸图像的第一基本轮廓。
9.优选的，在所述s14中，在ycbcr模型中，分别将人脸图像的第一基本轮廓和第二基本轮廓转换成ycbcr编码，并采用adaboost算法对第一基本轮廓进行处理，获得人脸图像的识别结果。
10.优选的，溺水识别判断的过程为：s21、通过图像采集装置同步获取可见光视频和红外热成像视频；s22、通过红外热成像视频判断人体的温度变化趋势，并计算人头部在水下的时间长度，若温度变化趋势和人头部在水下的时间长度均未超出安全阈值，判定处于安全状态，否则，进入s23；s23、根据可见光视频判断人体的游泳动作，若人体的垂直状态所占的比例超过特定阈值，判定处于溺水状态，否则，判定处于预警状态。
11.优选的，在所述s22中，将红外热成像视频分成多帧画面，判断每帧画面中人体的温度，结合多个温度信息判断人体的温度变化趋势，若人体的温度呈逐渐降低趋势，且临近33-37℃，或者，人体温度接近29-33℃，则认为温度变化趋势超出安全阈值，与此同步进行的处理是，判断每帧画面中热成像头像面积的大小，当面积小于特定阈值时则认为人头部位于水下，计算人头部位于水下的画面的数量就可以得出人头部在水下的时间长度，当人头部在水下的时间长度大于特定阈值时则认为人头部在水下的时间长度超出安全阈值。
12.优选的，在所述s23中，人体的垂直状态所占的比例的具体计算过程如下：s231、提取可见光视频中的人体目标；s232、对人体目标采用椭圆拟合的方法建立人体模型，计算基于所述人体模型的人体特征参数集合；s233、将人体特征参数输入经过训练的支持向量机分类器，判断人体目标处于的状态，将人体目标的各个状态记录到状态记录序列中；s234、根据状态记录序列计算人体的垂直状态所占的比例。
13.优选的，所述防溺水安全监测系统的具体工作过程如下：通过图像采集装置获取监控区内的视频，根据视频中的红外热成像视频检测是否有人进入监控区域，如果有人进入，使得现场报警装置按照预先设置的安全警告音频进行语音警告驱离，若语音警告驱离未受重视，相关人员继续前进或者在此逗留、戏水，云平台将基于图像采集装置采集的图像进行人脸识别判断，将人脸的识别结果与未成年人的人脸数据库进行比对，在比对成功的情况下，将相关人员信息同时分发到监护人、学校、安全管理人员、当地村委、以及水务部门平台，同时，系统自动优先拨打学生家长电话进行告知，在比对不成功的情况下，将相关人员信息同时分发到安全管理人员、当地村委、以及水务部门平台，同时通过图像采集装置密切监控相关人员在水中的活动情况，云平台基于图像采集装置采集的图像进行溺水识别判断，当判断处于安全状态时，控制现场报警装置继续进行语音警告驱离，当判断处于预警状态时，控制现场报警装置播报当前存在的风险，并自动拨打医院和公安的电话，通报当前的位置和相关人员的潜在风险，当判断处于溺水状态时，使得现场报警装置停止播报，自动拨打医院和公安的电话，通报当前的位置和相关人员出现的危险情况。
14.相对于现有技术，本发明具有如下有益效果：本发明在传统防溺水手段的基础上，通过在危险水域设置防溺水安全监测系统，将图像采集、现场报警等功能系统集成，以信息化手段加强溺水防控工作，集全水域感知、全天候预警、全程可视化等功能于一体，实现了危险区域7
×
24小时动态捕捉跟踪，节省人力提高监控效力，降低溺水事件发生概率，维护相关人员的人身安全。
附图说明
15.图1是本发明防溺水安全监测系统的结构示意图；图2是本发明现场单元的结构示意图。
实施方式
16.为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。
17.如图1所示，防溺水安全监测系统包括布置于高危水域区域的现场单元和云平台，现场单元和云平台通过无线方式进行通讯连接。
18.如图2所示，现场单元包括固定于立柱上的图像采集装置1、现场报警装置3，以及太阳能板2，图像采集装置包括ai摄像头，ai摄像头具备红外/微波感应功能，可以夜视、视频高清、可视范围广，现场报警装置采用声光报警器，太阳能板分别供电至图像采集装置和现场报警装置，图像采集装置和现场报警装置均具备无线通讯功能。云平台通过无线方式与图像采集装置、现场报警装置通讯连接，图像采集装置采集高危水域区域的图像并上传至云平台。
19.云平台基于图像采集装置采集的图像进行人脸识别判断和溺水识别判断，并基于图像识别判断结果，生成报警信号传输至声光报警器，声光报警器收到报警信号后执行声光报警动作。其中，报警信号包括预警报警信号和溺水报警信号，声光报警器收到预警报警信号后执行劝离报警动作，声光报警器收到溺水报警信号后执行溺水报警动作。云平台还可以生成风险警示信息并向外传输。
20.人脸识别判断的过程为：s11、接收来自图像采集装置的原始图像，采用人脸识别算法对原始图像进行识别，判断原始图像中是否存在人脸区域，若存在人脸区域，则进入s2，否则，结束人脸识别，其中，人脸区域是人的颈部以上的面部特征，人脸区域不仅包含眼、耳、口、鼻、眉等五个器官，还可以包括人脸的肤色、人脸的表情等特征，具体地，采用bp神经网络(back propagationr neural networks，即反向传输神经网络)的人脸识别算法对原始图像进行识别，采用bp神经网络的人脸识别算法对原始图像进行识别的过程具体包括如下步骤：(1)对原始图像进行图像压缩、图像抽样和输入矢量标准化等预处理，获取图像特征，其中，图像压缩是采用近邻插值、双线性插值或双立方插值等插值算法对原始图像进行压缩，以避免原始图像中大量的冗余信息导致bp神经网络结构过于复杂，图像抽样是将压缩后的二维图像矩阵一行接一行拼成一维列矢量，以便于后续bp神经网络的输入，输入矢量标准化是将图像抽样获取的一维列矢量进行标准化处理，以避免一维列矢量数值较大，影响计算效率和收敛率；(2)将获取的图像特征输入bp神经网络的输入层，通过隐藏层的处理，在输出
层输出原始图像中包含人脸区域的概率；(3)将获取到的原始图像中包含人脸区域的概率与预设概率进行比较，若原始图像中包含人脸区域的概率大于预设概率，则认为原始图像中存在人脸区域，反之，若原始图像中包含人脸区域的概率不大于预设概率，则认为原始图像中不存在人脸区域，其中，预设概率是用户自定义的评价原始图像中存在人脸区域的概率。
21.s12、获取人脸区域的图像，通过第二肤色模型对人脸图像进行处理，确定人脸图像的第二基本轮廓，具体地，通过ycbcr模型对人脸图像进行处理，以确定人脸图像的第二基本轮廓。
22.s13、通过轮廓模型对人脸图像进行处理，确定人脸图像的第一基本轮廓，具体地，采用sobel算子对人脸图像进行处理，确定人脸图像的第一基本轮廓。
23.s14、通过第一肤色模型对第一基本轮廓和第二基本轮廓进行处理，获得人脸图像的识别结果，具体地，在ycbcr模型中，分别将人脸图像的第一基本轮廓和第二基本轮廓转换成ycbcr编码，并采用adaboost算法对第一基本轮廓进行处理，获得人脸图像的识别结果。
24.溺水识别判断的过程为：s21、通过图像采集装置同步获取可见光视频和红外热成像视频；s22、通过红外热成像视频判断人体的温度变化趋势，并计算人头部在水下的时间长度，若温度变化趋势和人头部在水下的时间长度均未超出安全阈值，判定处于安全状态，否则，进入s23，具体地，将红外热成像视频分成多帧画面，判断每帧画面中人体的温度，结合多个温度信息判断人体的温度变化趋势，若人体的温度呈逐渐降低趋势，且临近轻度失温温度（33-37℃），或者，人体温度接近中度失温温度（29-33℃），则认为温度变化趋势超出安全阈值，与此同步进行的处理是，判断每帧画面中热成像头像面积的大小，当面积小于特定阈值时则认为人头部位于水下，计算人头部位于水下的画面的数量就可以得出人头部在水下的时间长度，当人头部在水下的时间长度大于特定阈值时则认为人头部在水下的时间长度超出安全阈值。
25.s23、根据可见光视频判断人体的游泳动作，若人体的垂直状态所占的比例超过特定阈值（例如80%），判定处于溺水状态，否则，判定处于预警状态，人体的垂直状态所占的比例的具体计算过程如下：s231、提取可见光视频中的人体目标。
26.s232、对人体目标采用椭圆拟合的方法建立人体模型，计算基于该模型的人体特征参数集合q，人体特征参数集合q包括中轴线与水平坐标轴的夹角qpos、最小外接矩阵面积比值qact、面积变化量qsv和水下部分比例qsub，中轴线与水平坐标轴的夹角变化量（参数qpos）表征人体目标的中轴线与水平坐标轴的夹角的变化，由于溺水者动作的无规律行，所以与正常的游泳者相比溺水者的qpos值比较大，最小外接矩阵面积比值（参数qact）定义为人体目标最小外接矩阵在一段时间内面积比值，正常的游泳者由于手脚运动有规律，qact会是一个相对比较稳定的较小值，而溺水者手脚的动作一般杂乱无章，所以qact是一个相对不稳定，变化大的值，面积变化量（参数qsv）表征人体目标在一段时间内面积的变化，溺水者手脚无规律的动作幅度大，因此相对正常的游泳者其面积变化较大，水下部分比例（参数qsub）表征前景目标浸没在水下的情况，当前景目标身体越多部分浸入水中时，前
景目标的色彩饱和度会越高，因此，参数qsub定义为在一段时间间隔内，人体目标最大色彩饱和度和最小色彩饱和度的差值，溺水者在早期的挣扎阶段露出水面的部分比较少，一般为头部或手脚，因此，相对于正常的游泳者，溺水者具有较大的qsub值。
27.s233、将人体特征参数输入经过训练的支持向量机分类器，判断人体目标处于的状态，支持向量机分类器通过预先训练学习人体目标不同状态时的人体特征参数，从而实现对人体目标不同行为状态的分类识别，人体目标的状态包括人体目标与水面平行的状态，人体目标与水平垂直的状态，人体目标与水面向右倾斜的状态和人体目标与水平向左倾斜的状态，将人体目标的各个状态记录到状态记录序列中。
28.s234、根据状态记录序列计算人体的垂直状态所占的比例。
29.防溺水安全监测系统的具体工作过程如下：通过图像采集装置获取监控区内的视频，根据视频中的红外热成像视频检测是否有人进入监控区域，如果有人进入，使得现场报警装置按照预先设置的安全警告音频进行语音警告驱离，若语音警告驱离未受重视，相关人员继续前进或者在此逗留、戏水，云平台将基于图像采集装置采集的图像进行人脸识别判断，将人脸的识别结果与未成年人的人脸数据库进行比对，在比对成功的情况下，将相关人员信息同时分发到监护人、学校、安全管理人员、当地村委、以及水务部门平台，同时，系统自动优先拨打学生家长电话进行告知，在比对不成功的情况下，将相关人员信息同时分发到安全管理人员、当地村委、以及水务部门平台，同时通过图像采集装置密切监控相关人员在水中的活动情况，云平台基于图像采集装置采集的图像进行溺水识别判断，当判断处于安全状态时，控制现场报警装置继续进行语音警告驱离，当判断处于预警状态时，控制现场报警装置播报当前存在的风险，并自动拨打医院和公安的电话，通报当前的位置和相关人员的潜在风险，当判断处于溺水状态时，使得现场报警装置停止播报，自动拨打医院和公安的电话，通报当前的位置和相关人员出现的危险情况。
30.相对于现有技术，本发明具有如下有益效果：本发明在传统防溺水手段的基础上，通过在危险水域设置防溺水安全监测系统，将图像采集、现场报警等功能系统集成，以信息化手段加强溺水防控工作，集全水域感知、全天候预警、全程可视化等功能于一体，实现了危险区域7
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24小时动态捕捉跟踪，节省人力提高监控效力，降低溺水事件发生概率，维护相关人员的人身安全。
31.本发明在一定程度上弥补了人力有限的漏洞，配合传统的巡逻机制，形成了“人防＋物防＋技防”防溺水机制，可进一步降低溺水事故的发生，发生溺水事件时能及时发现并立即展开救援，有助于提升防溺水监管工作水平，为广大群众构筑一道新的生命防线。
32.以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，本发明所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行的描述，并非对本发明构思和范围进行限定。在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，这种组合只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
33.本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内以及不脱离本发明设计思想的前提下，本领域技术人员对本发明的技术方案作出的各种变型和改进，均应落入本发明的保护范围，本发明请求保护的技术内容，已经全部记载在权利要求书中。

技术特征：
1.一种防溺水安全监测系统，其特征在于, 所述防溺水安全监测系统包括布置于高危水域区域的现场单元和云平台，所述现场单元和所述云平台通过无线方式进行通讯连接；所述现场单元包括固定于立柱上的图像采集装置、现场报警装置，以及太阳能板，所述太阳能板分别供电至所述图像采集装置和所述现场报警装置，所述图像采集装置和所述现场报警装置均具备无线通讯功能，所述云平台通过无线方式与所述图像采集装置、所述现场报警装置通讯连接，所述图像采集装置采集高危水域区域的图像并上传至所述云平台，所述云平台基于所述图像采集装置采集的图像进行人脸识别判断和溺水识别判断，并基于图像识别判断结果，生成报警信号传输至所述现场报警装置，所述现场报警装置收到报警信号后执行声光报警动作。2.根据权利要求1所述的防溺水安全监测系统，其特征在于，所述图像采集装置包括ai摄像头，所述现场报警装置采用声光报警器。3.根据权利要求1所述的防溺水安全监测系统，其特征在于，人脸识别判断的过程为：s11、接收来自图像采集装置的原始图像，采用人脸识别算法对原始图像进行识别，判断原始图像中是否存在人脸区域，若存在人脸区域，则进入s2，否则，结束人脸识别；s12、获取人脸区域的图像，通过第二肤色模型对人脸图像进行处理，确定人脸图像的第二基本轮廓；s13、通过轮廓模型对人脸图像进行处理，确定人脸图像的第一基本轮廓；s14、通过第一肤色模型对第一基本轮廓和第二基本轮廓进行处理，获得人脸图像的识别结果。4.根据权利要求3所述的防溺水安全监测系统，其特征在于，在所述s12中，通过ycbcr模型对人脸图像进行处理，以确定人脸图像的第二基本轮廓。5.根据权利要求3所述的防溺水安全监测系统，其特征在于，在所述s13中，采用sobel算子对人脸图像进行处理，确定人脸图像的第一基本轮廓。6.根据权利要求3所述的防溺水安全监测系统，其特征在于，在所述s14中，在ycbcr模型中，分别将人脸图像的第一基本轮廓和第二基本轮廓转换成ycbcr编码，并采用adaboost算法对第一基本轮廓进行处理，获得人脸图像的识别结果。7.根据权利要求1所述的防溺水安全监测系统，其特征在于，溺水识别判断的过程为：s21、通过图像采集装置同步获取可见光视频和红外热成像视频；s22、通过红外热成像视频判断人体的温度变化趋势，并计算人头部在水下的时间长度，若温度变化趋势和人头部在水下的时间长度均未超出安全阈值，判定处于安全状态，否则，进入s23；s23、根据可见光视频判断人体的游泳动作，若人体的垂直状态所占的比例超过特定阈值，判定处于溺水状态，否则，判定处于预警状态。8.根据权利要求7所述的防溺水安全监测系统，其特征在于，在所述s22中，将红外热成像视频分成多帧画面，判断每帧画面中人体的温度，结合多个温度信息判断人体的温度变化趋势，若人体的温度呈逐渐降低趋势，且临近33-37℃，或者，人体温度接近29-33℃，则认为温度变化趋势超出安全阈值，与此同步进行的处理是，判断每帧画面中热成像头像面积的大小，当面积小于特定阈值时则认为人头部位于水下，计算人头部位于水下的画面的数量就可以得出人头部在水下的时间长度，当人头部在水下的时间长度大于特定阈值时则认
为人头部在水下的时间长度超出安全阈值。9.根据权利要求7所述的防溺水安全监测系统，其特征在于，在所述s23中，人体的垂直状态所占的比例的具体计算过程如下：s231、提取可见光视频中的人体目标；s232、对人体目标采用椭圆拟合的方法建立人体模型，计算基于所述人体模型的人体特征参数集合；s233、将人体特征参数输入经过训练的支持向量机分类器，判断人体目标处于的状态，将人体目标的各个状态记录到状态记录序列中；s234、根据状态记录序列计算人体的垂直状态所占的比例。10.根据权利要求1-9中任一项所述的防溺水安全监测系统，其特征在于，所述防溺水安全监测系统的具体工作过程如下：通过图像采集装置获取监控区内的视频，根据视频中的红外热成像视频检测是否有人进入监控区域，如果有人进入，使得现场报警装置按照预先设置的安全警告音频进行语音警告驱离，若语音警告驱离未受重视，相关人员继续前进或者在此逗留、戏水，云平台将基于图像采集装置采集的图像进行人脸识别判断，将人脸的识别结果与未成年人的人脸数据库进行比对，在比对成功的情况下，将相关人员信息同时分发到监护人、学校、安全管理人员、当地村委、以及水务部门平台，同时，系统自动优先拨打学生家长电话进行告知，在比对不成功的情况下，将相关人员信息同时分发到安全管理人员、当地村委、以及水务部门平台，同时通过图像采集装置密切监控相关人员在水中的活动情况，云平台基于图像采集装置采集的图像进行溺水识别判断，当判断处于安全状态时，控制现场报警装置继续进行语音警告驱离，当判断处于预警状态时，控制现场报警装置播报当前存在的风险，并自动拨打医院和公安的电话，通报当前的位置和相关人员的潜在风险，当判断处于溺水状态时，使得现场报警装置停止播报，自动拨打医院和公安的电话，通报当前的位置和相关人员出现的危险情况。

技术总结
本发明提出一种防溺水安全监测系统，防溺水安全监测系统包括布置于高危水域区域的现场单元和云平台，现场单元和云平台通过无线方式进行通讯连接，现场单元包括固定于立柱上的图像采集装置、现场报警装置，以及太阳能板，太阳能板分别供电至图像采集装置和现场报警装置，图像采集装置和现场报警装置均具备无线通讯功能，云平台通过无线方式与图像采集装置、现场报警装置通讯连接。本发明在传统防溺水手段的基础上，将图像采集、现场报警等功能系统集成，以信息化手段加强溺水防控工作，集全水域感知、全天候预警、全程可视化等功能于一体，节省人力，提高监控效力，降低溺水事件发生概率，维护相关人员的人身安全。维护相关人员的人身安全。维护相关人员的人身安全。


技术研发人员：丁林海 金玉
受保护的技术使用者：安徽三未数字技术有限公司
技术研发日：2023.02.22
技术公布日：2023/6/28