[发明专利]一种基于人工免疫算法的防溺水警报器系统

说明书

本发明涉及一种基于人工免疫算法的防溺水警报器系统。由防溺水手环（8）和后台服务器（9）通过4G模块（7）远程连接形成；防溺水手环中嵌有单片机（4）及与该单片机（4）连接的可进行溺水特征识别的心率测量模块（1）、用于测量水压的压力测量模块（2）、用于实现定位的GPS模块（3）、LED模块（5）、蜂鸣器模块（6）和4G模块（7），其中单片机（4）会将数据通过4G模块（7）传输到后台服务器（9），由后台服务器（9）进行报警处理。本发明基于人工免疫算法，通过对心率数据特征的学习，可以精准的对溺水特征进行判定。该系统不会受地理因素影响，也不会收到游泳者人数的影响，并且造价低，实用性高。

技术领域

本发明涉及一种基于人工免疫算法的防溺水警报器系统。

背景技术

2014年11月17日，世界卫生组织公布的一则信息，死于溺水的原因是儿童和青年十大主要死因之一，每年全球共有37.2万人死于溺水。全球半数以上溺水死亡者不足25岁，岁以下儿童溺水率最高，男性溺水率是女性2倍以上；90％以上溺水事件发生在低收入和中等收入国家。2.溺水事故和交通事故成为中小学生最大死亡杀手(据2006年9月13日中国教育新闻网报道，2006年1月1日至9月11日，全国中小学和幼儿园共发生事故、事件110起，造成学生死亡188人，受伤1266人，其中溺水和交通事故死亡分别占死亡人数的43.59和30.26，居第一、二位)。就算在游泳池游泳有救生员，溺水身亡的概率也是很大的。研究结果表明：10秒内能发现溺水者的救生员只占所受测试救生员总数的9％,11～30秒内发现溺水者的游泳救生员占所有受测试救生员总数的34％，31～60秒内发现溺水者的救生员占所受测试救生员总数的16％,61秒～2分钟内发现溺水者的救生员占所受测试救生员总数的18％,121秒～3分钟内发现溺水者的救生员占所受测试救生员总数的10％，超过3分钟发现溺水者的救生员占了所受测试救生员总数的14％。分析这份研究报告后得出，溺水者被游泳救生员发现所需要的平均时间为1分14秒，远超过了救生10/20秒原则近一半还多。

目前普遍的溺水识别是三种方式来识别的传感器系统检测，视频检测系统，雷达检测系统。公开号为CN111243237A的专利就采集毫米波雷达的多帧连续回波信号；对所述多帧连续回波信号进行处理，获得所述多帧连续回波信号对应的多帧连续图像；将所述多帧连续图像输入预设模型中，获得所述多帧连续图像中每帧图像各自对应的溺水识别结果。公开号为CN110853301A的专利提出了一种基于机器学习的泳池防溺水识别方法。包括水面上方识别与水面下方识别两个方法，通过在泳池岸边和泳池池壁安装摄像头，通过处理视频流判断是否溺水，解决了泳池中视野盲区的问题，救生员可以随时查看泳池安全情况，并且用机器学习的技术对泳池中的实时视频进行分析，如果经过算法判断出现了溺水情况，就可以及时的将溺水信息发送给救生员。

公开号为CN111243237A的专利就采集毫米波雷达的多帧连续回波信号；对所述多帧连续回波信号进行处理，获得所述多帧连续回波信号对应的多帧连续图像；将所述多帧连续图像输入预设模型中，获得所述多帧连续图像中每帧图像各自对应的溺水识别结果。但由于其造价昂贵，局限性强，并且在游泳池中会有大量的信号干扰因素，而且为了确保接收回波所需要的功率很大，所以实用性不高。

公开号为CN110853301A的专利提出了一种基于机器学习的泳池防溺水识别方法。包括水面上方识别与水面下方识别两个方法，通过在泳池岸边和泳池池壁安装摄像头，通过处理视频流判断是否溺水，解决了泳池中视野盲区的问题，救生员可以随时查看泳池安全情况，并且用机器学习的技术对泳池中的实时视频进行分析，如果经过算法判断出现了溺水情况，就可以及时的将溺水信息发送给救生员。同样该系统造价高，局限性强，只适用于有视频监控地点，并且如果游泳者人数过多，该技术容易产生误判和漏判。

目前传感器检测系统大多数是通过压力传感器和心率传感器进行识别。对入水深度和心跳脉搏进行监测，当心率超过或低于安全心率或入水深度低于安全阀值则进行报警。这类技术会对游泳者游泳范围进行限制，并且对应溺水特征识别简单，容易出现误判和漏判。

发明内容