[发明专利]一种用于游泳池的监控方法及系统

权利要求书

1.一种用于游泳池的监控方法，其特征在于，包括：

监控模型训练阶段：

收集游泳者面部视频、上肢动作视频和下肢动作视频，预处理后进行特征提取，其中，所述预处理将三维图像映射为二维图像，所述特征包括溺水特征、预溺水特征和非溺水特征；

将所述特征分别输入到深度神经网络训练面部溺水识别模型、上肢溺水识别模型和下肢溺水识别模型；

监控阶段：

将游泳者实时游泳视频进行预处理和特征提取，然后分别输入到面部溺水识别模型、上肢溺水识别模型和下肢溺水识别模型进行溺水识别；

识别到所述溺水特征和预溺水特征时，触发报警。

2.如权利要求1所述的一种用于游泳池的监控方法，其特征在于，所述特征提取使用的算法为HOG算法，包括：

对整个图像进行gamma压缩，所述gamma压缩方法为：I(x,y)= I(x,y) ^gamma，其中，gamma∈(0,1)，(x,y)为图像中的像素点；

(x,y)的梯度为：G_x(x,y)=H(x+1,y)-H(x-1,y)，G_y(x,y)=H(x,y+1)-H(x,y-1)，其中G_x(x,y)、G_y(x,y)、H(x,y)分别表示(x,y)的水平方向梯度、垂直方向梯度和像素值；

(x,y)的梯度幅值为，梯度方向为；

将图像分为不同的细胞单元，将所述细胞单元组合为块，在所述块内归一化直方图。

3.如权利要求2所述的一种用于游泳池的监控方法，其特征在于，每个所述块内的所述细胞单元的数量为s，每个所述细胞单元的像素为n*n，直方图通道数量为m，则所述细胞单元为m维特征向量，且每个所述块内的特征数为s*m。

4.如权利要求2所述的一种用于游泳池的监控方法，其特征在于，所述gamma的值为。

5.一种用于游泳池的监控系统，其特征在于，包括：

视频采集单元，收集游泳者面部视频、上肢动作视频和下肢动作视频；

预处理单元，将三维图像映射为二维图像；

特征提取单元，提取所述二维图像的特征，所述特征包括溺水特征、预溺水特征和非溺水特征；

训练单元，将所述特征投入深度神经网络训练溺水识别模型；

识别单元，使用所述溺水识别模型识别游泳者实时游泳视频的特征；

报警单元，识别到所述溺水特征和预溺水特征时，触发报警。

6.如权利要求5所述的一种用于游泳池的监控系统，其特征在于，所述溺水识别模型包括面部溺水识别模型、上肢溺水识别模型和下肢溺水识别模型。

7.如权利要求5所述的一种用于游泳池的监控系统，其特征在于，所述视频采集单元包括定位装置。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-4任一所述的方法。