[发明专利]一种基于机器视觉的溺水行为在线识别方法有效

专利信息
申请号: 201910382747.0 申请日: 2019-05-09
公开(公告)号: CN110210323B 公开(公告)日: 2021-06-15
发明(设计)人: 杨边江;张珀鸣;陈宣羽;王柯钦;林含蕾;王超;屠德展;侯迪波 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 林松海
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于机器视觉的溺水行为在线识别方法。包括:采集图像;预处理;图像传输:将预处理后的图像将通过无线网络传输至云服务器;离线训练OpenPose:云服务器基于轻量级加速OpenPose,离线训练适用于提取水中人体关键点的模型;离线训练分类器:提取的人体关键点后,再训练基于神经网络的二分类器,用于判断人员是否溺水;服务器在线监测:云服务器在线运行改进的轻量级加速OpenPose用于提取图像中人体关键点,并对关键点进行溺水判断、计算危险程度、输出报警信息。本发明能够被使用在水上小型机器人、水上固定摄像机或者水下固定摄像机上,用于识别游泳者的实时姿态,对溺水可疑姿态进行甄别和预警,在泳池和海边等处辅助救生员识别溺水的作用。
搜索关键词: 一种 基于 机器 视觉 溺水 行为 在线 识别 方法
【主权项】:
1.一种基于机器视觉的溺水行为在线识别方法,其特征在于,包含以下步骤:1.1采集图像:使用高精度广角防水摄像头在水面上采集溺水事件高发水域的实时图像;1.2预处理:使用摄像头搭载的信息处理单元对获取的图像数据进行图像预处理操作,使得图像对比度增强,并实现简单去噪、减少占用空间,从而易于图像数据传输和服务器端后续处理;1.3图像传输:将预处理后的图像将通过无线网络传输至云服务器;1.4离线训练OpenPose:云服务器基于轻量级加速OpenPose,离线训练适用于提取水中人体关键点的模型;1.5离线训练分类器:提取的人体关键点后,再训练基于神经网络的二分类器,用于判断人员是否溺水;1.6服务器在线监测:云服务器在线运行改进的轻量级加速OpenPose用于提取图像中人体关键点,并对关键点进行溺水判断、计算危险程度、输出报警信息。
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