[发明专利]基于视频的早期溺水行为动作检测方法

权利要求书

1.一种基于视频的早期溺水行为动作检测方法，其特征在于其实施步骤如下：

1)定义基于游泳者动作行为的游泳特征参数，将所述游泳特征参数通过数据融合方法计算得到多个描述游泳者行为的状态参数；

2)预先通过安装在水面上方的摄像头获取正常游泳行为的视频图像序列和模仿游泳溺水行为的视频图像序列，分别提取所述视频图像序列中的游泳者；根据所述正常游泳行为的视频图像序列和模仿游泳溺水行为的视频图像序列分别和所述多个描述游泳者行为的状态参数建立游泳者的隐马尔科夫模型，分别计算所述隐马尔科夫模型得到溺水行为状态序列和正常行为状态序列；

3)通过安装在水面上方的摄像头实时采集游泳池的视频图像序列，提取所述视频图像序列中的各个游泳者；

4)根据所述实时采集的视频图像序列和所述多个描述游泳者行为的状态参数建立各个游泳者的隐马尔科夫模型，计算所述隐马尔科夫模型得到当前行为状态序列，将所述当前行为状态序列与所述溺水行为状态序列和正常行为状态序列分别进行比较，如果当前行为状态序列与溺水行为状态序列相匹配则判定存在游泳者溺水行为并发出警告。

2.根据权利要求1所述的基于视频的早期溺水行为动作检测方法，其特征在于：所述步骤1)中定义的基于游泳者动作行为的游泳特征参数包括游泳者在预设时间间隔内的移动距离、相邻帧间速度矢量点乘、中轴线与水平坐标轴的夹角变化量、最小外接矩阵面积比值、面积变化量、水下部分比例六个动作特征参数。

3.根据权利要求2所述的基于视频的早期溺水行为动作检测方法，其特征在于：所述步骤1)中将所述游泳特征参数通过数据融合方法计算得到多个描述游泳者行为的状态参数具体是指使用RM分类器将所述六个动作特征参数融合得到三个描述游泳者行为的状态参数，其中所述RM分类器的表达式为

gRM(α,Φ)=α0+Σk=1rΣj=1lαk,jφjk+Σk=1rαk(Σj=1lφk)kΣn=2r(Σi=1lαn,iφi)(Σj=1lφj)k-1,]]>

其中Φ＝[φ₁，...，φ₆]，φ₁～φ₆为所述六个动作特征参数，α＝[α₀，α_k，j，α_k，α_n，i]为权重系数，j＝{1，…，l}，k＝{1，..，r}，其中r为RM分类器的阶数，l为输入数据的维数。