[发明专利]泳池防溺水人体目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了泳池防溺水人体目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取位于泳池水面上方的多个相机所拍摄的图像，以得到原始图像；将所述原始图像输入至目标检测模型内进行泳池防溺水人体目标检测，以得到检测结果；输出所述检测结果；其中，所述目标检测模型是通过若干个带有人体目标所在位置标签的图像作为样本集训练卷积神经网络所得的。通过实施本发明实施例的方法可实现快速且准确检测到泳池人体目标，提高溺水监管的准确率。

技术领域

本发明涉及目标检测方法，更具体地说是指泳池防溺水人体目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着体育事业的发展，人们参加体育活动的热情也越来越高涨，而作为热门运动项目之一的游泳却成为安全事故最高发的运动。根据卫生部公布的不完全统计数据，我国大约每年有5.7万人死于溺水事故，其中青少年占比达到 56.04％，成为了青少年死亡的第一致因，且中国的溺水死亡率为全球最高。

目前在进行防溺水监管时，都会相对泳池内的人员进行检测定位，但是现有采用的手段基本上靠救生员坐在较高的位置进行观看，很难检测到所有的人员，而且泳池岸边会出现多种设施与杂物比如看台、救生设备、训练设以及游泳者个人物品等，泳池内也会出现多种漂浮物比如泳道线与训练设备等，容易影响判断，从而导致泳池防溺水人体目标检测不准确，进而影响溺水监管的准确率。

因此，有必要设计一种新的方法，实现快速且准确检测到泳池人体目标，提高溺水监管的准确率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供泳池防溺水人体目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：泳池防溺水人体目标检测方法，包括：

获取位于泳池水面上方的多个相机所拍摄的图像，以得到原始图像；

将所述原始图像输入至目标检测模型内进行泳池防溺水人体目标检测，以得到检测结果；

输出所述检测结果；

其中，所述目标检测模型是通过若干个带有人体目标所在位置标签的图像作为样本集训练卷积神经网络所得的。

其进一步技术方案为：所述目标检测模型是通过若干个带有人体目标所在位置标签的图像作为样本集训练卷积神经网络所得的，包括：

构建带有人体目标所在位置标签的图像作为样本集；

对所述样本集进行划分，以得到训练集、验证集以及测试集；

对所述训练集、验证集以及测试集进行增强处理，以得到处理结果；

构建Yolov5网络，并在Yolov5网络添加DLA-34网络、Semantic Self-Attention机制以及Anchor-free网络，以得到初始网络；

利用所述处理结果中的训练集、验证集对所述初始网络进行训练和验证，并计算训练过程的损失值；

当损失值维持不变时，利用所述处理结果中的测试集对所述初始网络进行测试，以将训练后的初始网络作为目标检测模型。

其进一步技术方案为：所述构建Yolov5网络，并在Yolov5网络添加DLA-34 网络、Semantic Self-Attention机制以及Anchor-free网络，以得到初始网络，包括：

构建Yolov5网络；

在所述Yolov5网络添加DLA-34网络作为主干网络，进行提取特征，以得到第一网络；

在所述第一网络添加Semantic Self-Attention机制，以得到第二网络；