[发明专利]一种基于深度学习的人员落水预警监测系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的人员落水预警监测系统，涉及人员落水监测技术领域，包括监控单元、监控分析单元、越界预警单元、落水判断单元、数据库单元、落水报警位置指示单元、人工核对单元；所述监控单元，包括多个监控摄像头，多个监控摄像头监控不同位置消除监控死角，并将实时的监控视频传递给监控分析单元；该基于深度学习的人员落水预警监测系统，通过通过监控分析单元与越界预警单元配合，可对进入监控范围内的人员进行识别、追踪，并在人员靠近水边进入预警区域，通过发声进行预警提醒，通过监控分析单元、落水判断单元、数据库单元配合，使得可通过对水面人员的动作检测，判断水面人员是戏水、游泳，还是意外落水需要救援。

技术领域

本发明涉及人员落水监测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的人员落水预警监测系统。

背景技术

落水事件时有发生，而人员意外落水因为没有准备，会本能产生恐慌，无法及时作出准确的应对，且身体没有预先活动，突然与较凉的水接触容易导致抽筋等状况，且落水时人身上的一些衣服、饰品或其他物件可能会吸水或影响肢体活动，这些情况容易造成人员落水后溺水。

而容易发生落水事故的地点一般是江、河、湖、海、水库等水边，因此需要在这些地点的水边安装监控系统，对水边区域进行实时监控，在有人员落水时进行提醒，使得落水人员能得到及时救援，而现有的一些用于监控提醒人员落水的系统功能较为单一，不方便工作人员了解确认落水情况。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于深度学习的人员落水预警监测系统，以解决现有技术中的上述不足之处。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习的人员落水预警监测系统，包括监控单元、监控分析单元、越界预警单元、落水判断单元、数据库单元、落水报警位置指示单元、人工核对单元；所述监控单元，包括多个监控摄像头，多个监控摄像头监控不同位置消除监控死角，并将实时的监控视频传递给监控分析单元；所述监控分析单元，其用于分析监控单元的监控视屏进行实时分析，与数据库单元内的数据进行对比分析识别出人员，并对人员进行跟踪，对人员的位置进行判断；所述越界预警单元，其用于在监控中设置预警区域，并结合监控分析单元对人员的位置判断，判断人员进入预警区域后，发出预警；所述落水判断单元，其用于与数据库单元内的数据进行对比分析识别人员动作状态，判断人员处于落水或挣扎状态时发送指令给落水报警位置指示单元；所述落水报警位置指示单元，其用于在接收到落水判断单元发送的指令时，发出报警通知工作人员，并引起周围人员注意，同时指示出落水者位置；所述人工核对单元，其用于在落水判断单元检测到数据库单元储存的数据以外的内容时，发出报警提醒工作人员进行人工判断，并将检测内容和判断结果输入数据库单元。

进一步的，所述监控分析单元包括人员识别模块，其用于分析监控单元的监控视屏与数据库单元内的数据进行对比，识别出进入监控单元监控范围的人员；人员跟踪模块，其用于标记并跟踪监控范围内人员；监控储存模块，其用于储存监控视屏。

进一步的，所述越界预警单元包括预警位置设置模块、预警模块，预警位置设置模块用于在监控范围内设定、修改监控警戒区域范围，并与监控分析单元配合在人员进入监控警戒区域时，通过预警模块发出预警提醒，所述预警提醒包括声音提醒；监控放大模块，其用于在预警位置设置模块判断有人员进入监控警戒区域时，将含有进入监控警戒区域人员的监控视频居中放大。

进一步的，所述落水判断单元包括落水位置设置模块、动作监控模块、视屏截取模块、关键帧预览模块；所述落水位置设置模块，其用于在监控范围内设定、修改落水区域范围；所述动作监控模块，其用于在人员进入落水区域后识别人员动作，并将人员动作与数据库模块内的数据进行对比，判断人员处于落水挣扎状态时向落水报警位置指示单元发送指令；所述视屏截取模块，其用于将人员落水挣扎的视屏单独截取出来，所述关键帧预览模块与数据库单元对比提取视屏中的关键帧，作为截取的视屏的预览封面，并将关键帧补充到数据库单元中。

进一步的，所述视屏截取模块，其还可用于将动作监控模块无法识别判断的视屏提取出来，发送给人工核对单元。