[發明專利]基于時空大數據分析的水上救援系統及溺水警情預測方法

有效

• 申請號: 202010418350.5
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111626162B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發明（設計）人: 周聰;李嘉誠;王豪;劉金全;張澤昊;楊平樂;周塔;高慧
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學蘇州理工學院
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V40/16;G06V10/82;G06N3/0464;G06Q10/0639;G06Q50/26;B63C9/00;G08B21/08
• 代理公司: 蘇州創元專利商標事務所有限公司 32103
• 代理人: 范晴;丁浩秋

本發明公開了一種基于時空大數據分析的溺水警情預測方法，包括：建立不同人體身高不同水域場景數據庫，根據數據庫采用多任務深度卷積神經網絡模型訓練，獲得基于深度學習水域檢測模型及基于深度學習人體身高檢測模型；獲取圖像數據，通過基于深度學習水域檢測模型提取圖像中水域區域外的人體，計算人體所占圖像大小，通過基于深度學習人體身高檢測模型得到人體實際身高；若人體實際身高低于身高閾值時，標記為未成年人，反之，標記為成年人；根據身高檢測結果劃分預警等級，根據劃分的預警等級進行預警。本發明結合水邊人體身高檢測及溺水者檢測進行警情預測，開展兩階段預警報警聯動方案，設定預警等級和實時報警以實現對溺水者的及時有效救援。

技術領域

本發明涉及水上救援技術領域，具體地涉及一種基于時空大數據分析的水上救援系統及溺水警情預測方法，將大數據技術、深度學習技術應用于水上救援系統中。

背景技術

我國水域廣闊，人工湖、水庫、湖泊、河流等數量較大，存在安全措施不到位、監控盲區死角等問題，失足落水或失意跳橋者時而發生，會造成溺水死亡事故，尤其是暑假往往是未成年人溺亡的高發季節。當發生人員落水后，一般是被動求救、事后響應，傳統救援方式效率低，而下水營救導致的救援人員發生意外也屢見不鮮，造成巨大的社會影響。

為有效實施水上救援，目前已出現無人機、救生船、救生圈等智能水上救援裝置，如申請號為CN201711316615.5的發明專利提供了一種基于物聯網的用于海上救援的智能無人機，如申請號為CN201810083858.7的發明專利公開的一種基于無人機和救生圈聯動的水上智能救生裝置，這些設備通過信息手段相互聯系，并將數據傳送至后臺監控終端。但是現有關于水上救援技術主要集中在硬件設計，目前還缺乏對全國范圍內溺水信息及水上救援大數據支撐平臺，且針對溺水警情缺乏切實高效地預測方法。為達成這一目標，需要對人體及年齡進行識別，現有技術識別年齡通常基于人臉或身高檢測，人臉會受到觀測角度或水的影響，而識別人體身高的技術通常采用參考面標定進行測量，這在水上救援領域的實際應用中均會受到限制。本發明因此而來。

發明內容

針對上述存在的技術問題，本發明目的是：提供了一種基于時空大數據分析的水上救援系統及溺水警情預測方法，基于深度學習進行人體檢測，包括水邊人體身高檢測及溺水者檢測兩部分，可以快速標記出視頻中人體的身高，提高溺水者檢測速度，結合水邊人體身高檢測及溺水者檢測進行警情預測，開展兩階段預警報警聯動方案，設定預警等級和實時報警以實現對溺水者的及時有效救援，減少人員傷亡。

本發明的技術方案是：

一種基于時空大數據分析的溺水警情預測方法，包括以下步驟：

S01：建立不同人體身高不同水域場景數據庫，根據數據庫采用多任務深度卷積神經網絡模型訓練，首先挖掘識別人體和水域，進一步挖掘識別圖像中人體所占圖像大小與人體實際高度的關系，獲得基于深度學習水域檢測模型及基于深度學習人體身高檢測模型；

S02：獲取圖像數據，通過基于深度學習水域檢測模型提取圖像中水域區域外的人體，計算人體所占圖像大小，通過基于深度學習人體身高檢測模型得到人體實際身高；

S03：將人體實際身高與身高閾值比較，若人體實際身高低于身高閾值時，標記為未成年人，反之，標記為成年人；得到身高檢測結果；

S04：根據身高檢測結果劃分預警等級，根據劃分的預警等級進行預警。

優選的技術方案中，所述步驟S04之后還包括以下步驟：

S05：對得到的水域區域采用級聯卷積神經網絡進行臉部檢測；

S06：對得到的水域區域采用全卷積頭部檢測器進行頭部檢測；

S07：判斷是否檢測到臉部或頭部，若檢測到臉部或頭部，判斷水域中出現溺水者，若檢測到溺水者進行報警。