[发明专利]一种游泳馆监控系统、方法及智能机器人

权利要求书

1.一种游泳馆监控系统，其特征在于，包括摄像采集模块、游泳人员密度采集模块、救生员状态采集模块和信息反馈模块，所述摄像采集模块输出端分别与所述游泳人员密度采集模块和救生员状态采集模块的输入端连接，所述所述游泳人员密度采集模块和救生员状态采集模块的输出端均与所述信息反馈模块连接，其中：

所述摄像采集模块安装在所述游泳馆内部并采集游泳馆内的游泳馆图像；

所述游泳人员密度采集模块根据所述游泳馆图像进行建模训练并预测输出游泳池内的游泳人员的状态信息；

所述救生员状态采集模块根据所述游泳馆图像进行建模训练并预测输出游泳池内救生员的状态信息；

所述信息反馈模块根据所述游泳人员的状态信息和所述救生员的状态信息进行反馈提示。

2.根据权利要求1所述的游泳馆监控系统，其特征在于，所述摄像采集模块包括四个摄像头，所述摄像头安装在游泳池内部顶端，所述摄像头的拍摄角度为0-90°。

3.根据权利要求2所述的游泳馆监控系统，其特征在于，所述游泳人员密度采集模块包括依次连接的人员数据采集单元、人员卷积神经网络单元、人员模型训练单元和人员模型监控单元，所述人员数据采集单元输入端与所述摄像采集模块连接，所述人员模型监控单元的输入端与所述摄像采集模块连接，其中：

所述人员数据采集单元根据所述游泳馆图像提取出多个静态图片，并获取所述静态图片上的游泳人员数量信息和游泳人员位置信息，将静态图片上的信息作为游泳人员训练信息，获取的游泳人员数量信息和游泳人员位置信息作为游泳人员核对信息以对游泳人员数量和位置进行核对；

所述人员卷积神经网络单元搭建得到人员卷积神经网络模型；

所述人员模型训练单元接收所述游泳人员训练信息进行模型训练并输出游泳人员测试信息，并通过游泳人员核对信息对所述游泳人员测试信息进行核对得到游泳人员差值信息，所述游泳人员差值信息为所述游泳人员测试信息与所述游泳人员核对信息之间的比值，将所述游泳人员差值信息反馈至所述人员卷积神经网络模型，直至所述游泳人员差值信息小于第一预设值，得到最终人员卷积神经网络模型；

所述人员模型监控单元提取所述摄像采集模块的图像数据并传输至所述最终人员卷积神经网络模型，通过最终人员卷积神经网络模型得到游泳池内人员信息的预测结果。

4.根据权利要求3所述的游泳馆监控系统，其特征在于，所述游泳人员位置信息的获取过程包括：根据所述游泳馆图像在游泳馆内建立直角坐标系，根据所述静态图片对应获取每一个游泳人员在所述直角坐标系上的位置坐标数据。

5.根据权利要求2所述的游泳馆监控系统，其特征在于，所述救生员状态采集模块包括依次连接的救生员数据采集单元、救生员卷积神经网络单元、救生员模型训练单元和救生员模型监控单元，所述救生员数据采集单元输入端与所述摄像采集模块连接，所述救生员模型监控单元的输入端还与所述摄像采集模块连接，其中：

所述救生员数据采集单元根据所述游泳馆图像提取出多个静态图片，并获取所述静态图片上的救生员数量信息和救生员位置信息，将静态图片上的信息作为救生员训练信息，将所述救生员数量信息和救生员位置信息作为救生员核对信息以对实际的救生员数量和位置信息进行核对；

所述救生员卷积神经网络单元搭建得到救生员卷积神经网络模型；

所述救生员模型训练单元接收所述救生员训练信息进行模型训练并输出救生员测试信息，并通过救生员核对信息对所述救生员测试信息进行核对得到救生员差值信息，所述救生员差值信息为所述救生员测试信息与所述救生员核对信息之间的比值，将所述救生员差值信息反馈至所述救生员卷积神经网络模型，直至所述救生员差值信息小于第二预设值，得到最终救生员卷积神经网络模型；

所述救生员模型监控单元提取所述摄像采集模块的图像数据并传输至所述最终救生员卷积神经网络模型，通过最终救生员卷积神经网络模型得到救生员状态信息的预测结果。

6.根据权利要求5所述的游泳馆监控系统，其特征在于，所述救生员位置信息的获取过程包括：根据所述游泳馆图像在游泳馆内建立直角坐标系，根据所述静态图片对应获取每一个救生员在所述直角坐标系上的位置坐标数据。