本發(fā)明涉及目標(biāo)識別，特別是涉及一種基于人工智能的落水識別方法。

背景技術(shù)：

1、隨著水上娛樂活動的增加和水域安全問題的日益突出，如何有效地監(jiān)控和識別落水事件成為了一個亟待解決的問題，目前，大多數(shù)水域安全監(jiān)控依賴人工巡邏和傳統(tǒng)的監(jiān)控攝像頭，然而，這種方式存在多個不足之處：

2、人工巡邏的局限性：人工巡邏需要大量的人力資源，且難以做到24小時不間斷監(jiān)控。即使配備了監(jiān)控設(shè)備，也存在人員疲勞注意力分散等問題，容易導(dǎo)致落水事件未能及時發(fā)現(xiàn)和處理。

3、傳統(tǒng)監(jiān)控攝像頭的缺陷：傳統(tǒng)的監(jiān)控攝像頭雖然能夠提供視頻畫面，但由于缺乏智能分析功能，無法自動識別和報警落水事件，扔需依賴人工監(jiān)控，效率低下。

4、現(xiàn)有自動識別技術(shù)的局限：雖然已有部分基于計算機(jī)視覺的自動識別技術(shù)被應(yīng)用于落水檢測，但這些技術(shù)大多依賴于規(guī)則和的設(shè)定或簡單的圖像處理方法，識別準(zhǔn)確率不高，且難以應(yīng)對復(fù)雜的水域環(huán)境和多變的光照條件。

5、無法實時響應(yīng)：現(xiàn)有技術(shù)難以實現(xiàn)實時響應(yīng)，人員落水后的救援時間窗口非常小，如未能及時發(fā)現(xiàn)，會耽誤救援。而基于人工智能的落水識別可以立即作出報警響應(yīng)，甚至還可進(jìn)行提前預(yù)判，顯著提高救援效率和成功率。

6、因此，本領(lǐng)域亟需一種能夠理解視頻畫面中的人員落水動作或狀態(tài)，實現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的落水事件自動識別和報警的技術(shù)方案。

7、公開于該背景技術(shù)部分的信息僅僅旨在增加對本發(fā)明的總體背景的理解，而不應(yīng)當(dāng)被視為承認(rèn)或以任何形式暗示該信息構(gòu)成已為本領(lǐng)域一般技術(shù)人員所公知的現(xiàn)有技術(shù)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種更為智能化的水上安全監(jiān)控解決方案。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

3、一種基于人工智能的落水識別方法，包括：

4、視頻數(shù)據(jù)采集；

5、數(shù)據(jù)預(yù)處理；

6、水域檢測；

7、目標(biāo)檢測和姿態(tài)識別；

8、行為識別和預(yù)警；

9、已落水狀態(tài)識別；

10、實時報警和云端處理。

11、可選的，所述視頻數(shù)據(jù)采集包括：

12、利用高分辨率攝像頭對目標(biāo)水域進(jìn)行24小時不間斷監(jiān)控，實時采集視頻數(shù)據(jù)。

13、可選的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理具體是對采集到的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、去模糊、亮度調(diào)整，以確保圖像質(zhì)量。

14、可選的，所述水域檢測包括：

15、訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型對視頻中的水域進(jìn)行檢測和分割。

16、可選的，所述目標(biāo)檢測和姿態(tài)識別包括：

17、利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行目標(biāo)檢測，識別標(biāo)注視頻畫面中的人員；

18、使用人體姿態(tài)估計模型識別視頻中人員的關(guān)鍵關(guān)節(jié)點；

19、結(jié)合目標(biāo)檢測和姿態(tài)識別結(jié)果，提供人員的位置信息、運動軌跡和關(guān)節(jié)點數(shù)據(jù)。

20、可選的，所述行為識別和預(yù)警包括：

21、通過預(yù)訓(xùn)練的行為識別模型，對人員的運動軌跡和關(guān)節(jié)點數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別是否存在落水動作或狀態(tài)；

22、通過跟蹤人員運動方向和速度與水域的關(guān)系，利用算法或模型進(jìn)行預(yù)測預(yù)警；

23、在人員靠近水域或有落水風(fēng)險時，系統(tǒng)發(fā)出現(xiàn)場報警和喊話進(jìn)行提醒。

24、可選的，所述已落水狀態(tài)識別包括：

25、對進(jìn)入視頻畫面中的人員進(jìn)行分析，通過目標(biāo)檢測和人體關(guān)節(jié)點識別判斷是否處于落水狀態(tài)，即使人員的落水過程并未被拍攝到；

26、利用水域掩碼和人員位置關(guān)系，識別在水中漂浮或游泳的人員，及時進(jìn)行報警和處理。

27、可選的，所述實時報警和云端處理包括：

28、一旦識別出落水動作或狀態(tài)，系統(tǒng)立即發(fā)出報警信號，通知相關(guān)人員進(jìn)行緊急救援；

29、在多攝像頭的監(jiān)控終端中，有預(yù)警或報警信息的畫面將自動優(yōu)先排列顯示在前面；

30、將視頻數(shù)據(jù)和識別結(jié)果上傳至云端服務(wù)器，進(jìn)行進(jìn)一步處理和分析；

31、基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，不斷優(yōu)化和更新識別模型，提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

32、可選的，所述深度學(xué)習(xí)模型包括：yolo、ssd、faster、r-cnn；所述人體姿態(tài)估計模型包括：openpose、hrnet。

33、可選的，所述行為識別模型包括：lstm、3d-cnn。

34、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

35、1.高效準(zhǔn)確：利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行目標(biāo)檢測和姿態(tài)識別，顯著提高了對落水事件的識別準(zhǔn)確性和效率，減少了誤報和漏報的情況。

36、2.實時響應(yīng)：系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控和響應(yīng)落水事件，在人員落水時立即發(fā)出報警信號，縮短救援時間窗口，提高救援成功率。

37、3.智能預(yù)判：通過分析人員的運動軌跡和速度，以及與水域邊界的關(guān)系，系統(tǒng)能夠提前預(yù)判潛在的落水風(fēng)險，并及時發(fā)出預(yù)警，有效防范落水事件的發(fā)生。

38、4.全面覆蓋：系統(tǒng)不僅能夠識別落水過程中的動作，還能識別那些在畫面中已經(jīng)處于落水狀態(tài)的人員，確保監(jiān)控范圍的全面覆蓋。

39、5.自動化程度高：系統(tǒng)實現(xiàn)了全自動化的智能識別和報警，無需依賴人工監(jiān)控，降低了人力成本，提高了監(jiān)控效率。

40、6.適應(yīng)性強：系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同的水域環(huán)境和復(fù)雜的光照條件，具有較強的環(huán)境適應(yīng)能力，適用于河道、水庫、湖泊、海灘、船只、私人物業(yè)和工業(yè)設(shè)施等多種場景。

41、7.云端處理和模型優(yōu)化：系統(tǒng)通過云端服務(wù)器進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理和分析，不斷優(yōu)化和更新識別模型，提升了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

42、本發(fā)明通過結(jié)合目標(biāo)檢測、人體姿態(tài)識別、行為識別和預(yù)警技術(shù)，提供了一種高效、準(zhǔn)確、實時的落水識別方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的多種不足，顯著提升了水域安全監(jiān)控的智能化水平。

技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的落水識別方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的落水識別方法，其特征在于，所述視頻數(shù)據(jù)采集包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的落水識別方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理具體是對采集到的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、去模糊、亮度調(diào)整，以確保圖像質(zhì)量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的落水識別方法，其特征在于，所述水域檢測包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的落水識別方法，其特征在于，所述目標(biāo)檢測和姿態(tài)識別包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的落水識別方法，其特征在于，所述行為識別和預(yù)警包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的落水識別方法，其特征在于，所述已落水狀態(tài)識別包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的落水識別方法，其特征在于，所述實時報警和云端處理包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于人工智能的落水識別方法，其特征在于，所述深度學(xué)習(xí)模型包括：yolo、ssd、faster、r-cnn；所述人體姿態(tài)估計模型包括：openpose、hrnet。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于人工智能的落水識別方法，其特征在于，所述行為識別模型包括：lstm、3d-cnn。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于人工智能的落水識別方法，屬于目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域，包括：視頻數(shù)據(jù)采集；數(shù)據(jù)預(yù)處理；水域檢測；目標(biāo)檢測和姿態(tài)識別；行為識別和預(yù)警；已落水狀態(tài)識別；實時報警和云端處理。本發(fā)明通過結(jié)合目標(biāo)檢測、人體姿態(tài)識別、行為識別和預(yù)警技術(shù)，提供了一種高效、準(zhǔn)確、實時的落水識別方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的多種不足，顯著提升了水域安全監(jiān)控的智能化水平。

技術(shù)研發(fā)人員：賴勝平
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳中科盾科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2