[发明专利]基于视频的早期溺水行为动作检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频监控领域，具体涉及一种通过摄像头监控公共游泳场所，检测泳池中可能发生的溺水事件早期阶段溺水者行为的检测识别算法。

背景技术

游泳池是每个城市的基础建设设施，是人们休闲娱乐的主要场所。然而据一份资料显示，溺水死亡是我国青少年意外死亡的首要原因。许多溺水事件都发生在公共游泳场所，即使有专业的救生人员监管，但是由于没能够及时发现溺水者，导致了死亡事件的发生。因此，研发一套能够自动发现检测溺水事件的视频系统，以及时发现溺水者拯救生命具有极大的现实意义。

国外早在20多年前已经开展了溺水行为自动检测方面的研究。现有技术中，有些技术方案提出通过安装超声波阵列，检测游泳者游泳动作的运动速率，作为可能发现溺水行为的信号；还有一些技术方案提出利用超声波雷达，检测泳池底部是否出现没有运动的物体来判断是否发生了溺水事件；此外法国的Poseidon Technology开发出了世界上第一套基于计算机辅助的溺水行为检测系统。该系统通过在水底和水面上安装摄像头，检测分析泳池中人群的行为，若发现异常行为人，即溺水者，就通过显示器和警报铃发出警报。该系统已经在欧美多个国家和地区的公共游泳场所安装应用多年，并且帮助发现多列溺水者，拯救了多人的生命。但该系统也存在诸多弊端，比如，该系统只能检测发现已经溺水后期阶段的溺水者，此时的溺水者生命已经岌岌可危，同时，该系统的通过安装在水底的摄像头实现监控，这样的方案不仅维护成本高，而且监控的准确率很容易受其他物体的干扰。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种检测准确可靠、鲁棒性好、抗噪性能高、对光照变换的适应性好的基于视频的早期溺水行为动作检测方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于视频的早期溺水行为动作检测方法，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。

作为本发明上述技术方案的进一步改进：

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。

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