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[發明專利]一種基于攝像網絡的泳池防溺水預警方法及系統有效

專利信息
申請號: 201110072238.1 申請日: 2011-03-24
公開(公告)號: CN102693606A 公開(公告)日: 2012-09-26
發明(設計)人: 涂丹;唐國明;雷軍;代祥;袁鵬 申請(專利權)人: 中國人民解放軍國防科學技術大學
主分類號: G08B21/08 分類號: G08B21/08;H04N7/18
代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113 代理人: 魏國先
地址: 410073 湖南*** 國省代碼: 湖南;43
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 攝像 網絡 泳池 溺水 預警 方法 系統
【說明書】:

技術領域

發明屬于視頻監控技術領域,特別涉及一種基于攝像網絡的泳池防溺水預警方法及系統。

背景技術

近年來,游泳這種適合大眾進行的全身型體育運動越來越受到人們的喜愛,但是游泳者可能由于初學,或者抽筋、疾病發作等原因發生溺水,因而安全救生是開展游泳運動的最為重要的前提條件。

現有的泳池防溺水措施還很不完善,主要有以下幾種方式:

1.救生員現場觀察:由于人自身的生理條件限制,監控人員會因疲勞精力不集中而疏忽,并且救生員肉眼也不容易觀察到深水中的情況,因此,救援效率低。雖然如此,目前絕大多數游泳館仍采取這種方法。

2.紅外線探測:利用紅外對管探測落水情況,這種設備只能判斷是否有人落水,而不適用于泳池救生。

3.聲納探測:這種裝置的安裝、使用費用較高,而且存在明顯的缺陷,即當溺水者肺部充滿水的情況下,聲納無法探測到,系統可靠性較差。此外,這種方法需在泳池內鋪設高壓電纜,安全性能差。

4.游泳者攜帶監測裝置:該方法通過游泳者攜帶的監測裝置,如手帶,腰帶等,來確定游泳者的狀態。這種方法一方面影響了游泳者的舒適程度,另一方面存在裝備保養、維護、維修等一系列問題。

5.水下視頻監控:該方法只通過安裝在池底的攝像頭進行視頻監控或監測。這種方法能夠實現溺水報警,但實現報警的時間長,通常是在溺水后期,風險性較大,仍不安全。

基于上述現狀,急需開發一種造價低廉、安全高效的新型泳池防溺水預警方法及系統,作為救生員的輔助裝置以確保游泳愛好者的人身安全。

發明內容:

本發明所要解決的技術問題是:解決上述現有技術存在的問題,而提供一種基于攝像網絡的泳池防溺水預警方法及系統,能夠全方位、多角度對泳池進行預警覆蓋,當游泳者出現溺水狀況時,系統智能判斷,發出報警,并能提供目標位置,警示救生員第一時間實施救援,確保游泳者的人身安全。

本發明采用的技術方案是:這種基于攝像網絡的泳池防溺水預警系統,在泳池水面上方安裝固定水上攝像頭,在泳池水面下安裝可旋轉的水下攝像頭;水上攝像頭和水下攝像頭信號輸出通過各路視頻采集卡連接PC機,PC機輸出控制信號連接報警器和步進電機,步進電機控制云臺旋轉;或者水上攝像頭和水下攝像頭信號輸出通過多路視頻采集卡連接DSP,DSP與PC機進行通信連接,DSP輸出控制信號連接報警器和步進電機,步進電機控制云臺旋轉。

上述技術方案中,所述的PC機或者PC機與DSP包括有水花檢測模塊、協同控制模塊、水下溺水判別模塊和報警定位模塊,水上攝像頭輸出圖像信號連接水花檢測模塊,水花檢測模塊輸出連接協同控制模塊,協同控制模塊輸出控制信號連接云臺步進電機,協同控制模塊還輸出連接水下溺水判別模塊,水下溺水判別模塊輸出連接報警定位模塊,報警定位模塊輸出報警信號連接報警器。

上述技術方案中,所述的水下溺水判別模塊包括人物識別子模塊和動作識別子模塊。

上述技術方案中,所述的水上攝像頭和水下攝像頭的安裝位置是:泳池按“田”字劃分為4個大小相同的矩形區域,每個區域中布置1個水上攝像頭和1個水下攝像頭,水上攝像頭安裝在區域中心位置上方6米處,正向下拍攝,水下攝像頭安裝在泳池較長邊池壁水下3米處的轉動云臺上,云臺轉動的角度范圍為0至180度。

本發明的基于攝像網絡的泳池防溺水預警方法,在泳池水面上方固定水上攝像頭,在泳池水面下安裝可旋轉的水下攝像頭,兩者通過PC機或PC機與DSP的協同控制模塊相聯,形成可協同攝像網絡,水上攝像頭通過水花檢測模塊對游泳者的水面溺水情況進行預判別,協同控制模塊根據預判別結果引導水下攝像頭捕獲水花產生處的水下圖像,并通過水下溺水判別模塊對溺水事故進行確認和報警定位。

上述技術方案中,所述的水花檢測模塊對游泳者的水面溺水情況進行預判別,該方法包括以下步驟:

(1)PC機或PC機與DSP獲取由水上攝像頭拍攝的游泳池水面圖像;

(2)水花檢測模塊對游泳者產生的水花進行檢測,根據檢測結果進行是否正在發生溺水進行預判別;

(3)預判別結果為可能存在溺水發生時,測算所檢測到的水花塊在泳池中的位置,同時觸發協同控制模塊,后者將觸發水下溺水判別模塊,對水面預判別結果進行確認。

上述的水花檢測模塊通過基于聚類的紋理特征分割來進行水花檢測,聚類方法采用模糊C均值聚類方法;模糊C均值聚類法中,采用的特征參數為灰度共生矩陣的11個紋理參數和顏色空間HSL中亮度值L的組合。

水花檢測模塊對游泳者產生的水花進行檢測,具體檢測方法是:

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