[发明专利]社区泳池溺水检测方法及系统

说明书

本发明所提供的一种社区泳池溺水检测方法，包括：在社区泳池周围布置摄像头，服务器周期性获取摄像头所采集到的视频流数据；所述服务器从所述视频流数据中提取帧图像数据；所述服务器从所述帧图像数据中提取多个第一特征块，利用预置的过滤器，将其与所述第一特征块进行卷积运算，得到多个第二特征块组成的第二特征块集合；将所述第二特征块集合的各个元素，与所对应的权重系数进行相乘并求得所述第二特征块集合的权重和值，判断所述第二特征块集合的权重和值是否大于预设阈值，若是，则判定所述第一特征块为人体；将所述第二特征块集合中每个元素进行赋权计算，根据权值和判定其对应的归属分类，其中所述分类为二分类；若归属分类为用以表征溺水的分类，则所述服务器发送至泳池管理人员。本发明准确率高且能够节省人力成本。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理领域，尤其是一种社区泳池溺水检测方法及系统。

背景技术

游泳是大家都非常喜欢的一项运动，而且现在很多高端小区都标配了游泳池。但随之而来的溺水问题也是不可忽视，特别是社区人员数量众多，而且其各年龄段的人都有，缺乏安全监管。

目前主要的溺水检测是基于游泳者随身佩戴的检测装置，但是并不是人人都有这个危机意识。随着深度学习的发展和应用，采用深度学习的方法来监测溺水事件成为一种可能。

前面所述，现在主要是采用佩戴监测装置，通过传感器来计算游泳者在水面下停留的时间，以及游泳者的心跳活动等信息，综合来判断游泳者是否处于溺水

若发生了溺水，则发出警报，这种方式所产生的成本高，难以维护，并且很难保证所有人都佩戴监测装置。同时会给游泳者游泳带来不便。

发明内容

为解决上述问题，本发明实施例提供了一种社区泳池溺水检测方法，包括以下步骤：

在社区泳池周围布置摄像头，服务器周期性获取摄像头所采集到的视频流数据；

所述服务器从所述视频流数据中提取帧图像数据；

所述服务器从所述帧图像数据中提取多个第一特征块，利用预置的过滤器，将其与所述第一特征块进行卷积运算，得到第二特征块集合；

将所述第二特征块集合的各个元素，与所对应的权重系数进行相乘并求得所述第二特征块集合的权重和值，判断所述第二特征块集合的权重和值是否大于预设阈值，若是，则判定所述第一特征块为人体；

将所述第二特征块集合中每个元素进行赋权计算，根据权值和判定其对应的归属分类，其中所述分类为二分类，所对应的损失函数为

log(yt|yp)＝-(yt*log(yp)+(1-yt)*log(1-yp))

若归属分类为用以表征溺水的分类，则所述服务器发送至泳池管理人员。

优选的，所述视频流编码格式为H.264/H.265格式。

优选的，所述所述服务器从所述帧图像数据中提取多个第一特征块的步骤包括：

对所述帧图像进行二值化处理，得到待处理的灰度帧图像；

根据所述灰度帧图像的每个像素的灰度值，生成灰度值矩阵；

对所述灰度值矩阵分离若干矩阵，所述若干矩阵用以表征所述第一特征块。

优选的，所述利用预置的过滤器，将其与所述第一特征块进行卷积运算，得到第二特征块集合的步骤为：

通过预置的过滤器，将所述过滤器覆盖所述灰度帧图像，计算所述过滤器与被覆盖灰度帧图像所对应灰度值矩阵的卷积和；